資料歸一化和兩種常用的歸一化方法

2021-08-04 08:50:10 字數 537 閱讀 7146

資料標準化(歸一化)處理是資料探勘的一項基礎工作,不同評價指標往往具有不同的量綱和量綱單位,這樣的情況會影響到資料分析的結果,為了消除指標之間的量綱影響,需要進行資料標準化處理,以解決資料指標之間的可比性。原始資料經過資料標準化處理後,各指標處於同一數量級,適合進行綜合對比評價。以下是兩種常用的歸一化方法:

一、min-max標準化(min-max normalization)

也稱為離差標準化,是對原始資料的線性變換,使結果值對映到[0 - 1]之間。轉換函式如下:

其中max為樣本資料的最大值,min為樣本資料的最小值。這種方法有個缺陷就是當有新資料加入時,可能導致max和min的變化,需要重新定義。

二、z-score標準化方法

這種方法給予原始資料的均值(mean)和標準差(standard deviation)進行資料的標準化。經過處理的資料符合標準正態分佈,即均值為0,標準差為1,轉化函式為:

其中參考文獻:

資料歸一化和兩種常用的歸一化方法

資料標準化 歸一化 處理是資料探勘的一項基礎工作,不同評價指標往往具有不同的量綱和量綱單位,這樣的情況會影響到資料分析的結果,為了消除指標之間的量綱影響,需要進行資料標準化處理,以解決資料指標之間的可比性。原始資料經過資料標準化處理後,各指標處於同一數量級,適合進行綜合對比評價。以下是兩種常用的歸一...

資料歸一化和兩種常用的歸一化方法

資料標準化 歸一化 處理是資料探勘的一項基礎工作,不同評價指標往往具有不同的量綱和量綱單位,這樣的情況會影響到資料分析的結果,為了消除指標之間的量綱影響,需要進行資料標準化處理,以解決資料指標之間的可比性。原始資料經過資料標準化處理後,各指標處於同一數量級,適合進行綜合對比評價。以下是兩種常用的歸一...

資料歸一化和兩種常用的歸一化方法

資料歸一化和兩種常用的歸一化方法 資料標準化 歸一化 處理是資料探勘的一項基礎工作,不同評價指標往往具有不同的量綱和量綱單位,這樣的情況會影響到資料分析的結果,為了消除指標之間的量綱影響,需要進行資料標準化處理,以解決資料指標之間的可比性。原始資料經過資料標準化處理後,各指標處於同一數量級,適合進行...