]。]
]常見的資料歸一化方法
def原因是使用第一種方法(線性變換後)，其協方差產生了倍數值的縮放，因此這種方式無法消除量綱對方差、協方差的影響，對pca分析影響巨大；同時，由於量綱的存在，使用不同的量綱、距離的計算結果會不同。z_score(x
, axis
):x = np.array(x
).astype(float)
xr = np.rollaxis(x
, axis
=axis
) xr -= np.mean(x
, axis
=axis
) xr /= np.std(x
, axis
=axis
) # print(x)
return
x
而在第二種歸一化方式中，新的資料由於對方差進行了歸一化，這時候每個維度的量綱其實已經等價了，每個維度都服從均值為0、方差1的正態分佈，在計算距離的時候，每個維度都是去量綱化的，避免了不同量綱的選取對距離計算產生的巨大影響。 [
再談機器學習中的歸一化方法（normalization method） ]
皮皮blog
通過以10為底的log函式轉換的方法同樣可以實現歸一下，具體方法如下：
看了下網上很多介紹都是x*=log10(x)，其實是有問題的，這個結果並非一定落到[0,1]區間上，應該還要除以log10(max)，max為樣本資料最大值，並且所有的資料都要大於等於1。
用反正切函式也可以實現資料的歸一化。
使用這個方法需要注意的是如果想對映的區間為[0,1]，則資料都應該大於等於0，小於0的資料將被對映到[-1,0]區間上，而並非所有資料標準化的結果都對映到[0,1]區間上。
]資料標準化/歸一化的程式設計實現
]
資料標準化（歸一化）
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...
資料標準化 歸一化
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...
資料標準化 歸一化
公式 x x x frac x x 公式 x x xm inxm ax x mi nx frac x x xma x x min x xm in 公式 x x xm ax x frac x xm ax x 注 該方法用於稀疏資料。公式 x x xm edia niqr x frac x iqr x ...