當資料報含不同量綱的多種變數時，數值間的差別可能很大，例如有些有機酸的離解常數(pka)數值大約為個位數或為負數，沸點資料則約為幾十攝氏度或數百攝氏度。再如所採用的單位不同，資料的大小也會有很大的差別，如毫摩爾濃度與摩爾濃度相差1000倍。如果將這種不同種類、不同量綱、數值大小差別很大的資料組合在一起進行模式識別，勢必會影響到正確的分類。常用的解決方法就是對資料進行數值歸一化。數值歸一化就是把各個變數的資料都線性地變換到乙個新的標尺上，在新標尺上，每個變數的最大值都為1。第i個變數數值歸一化公式為
資料預處理-歸一化
式中xi,old為原始資料；xi,new為變換後的新資料；xmax為原始資料中的最大值；n為資料中變數個數。該變換保證了各變數的資料都≤1。有時為了將資料規範為0～1之間的數值，即變換後資料的最小值為0，最大值為1，也常用下述公式進行預處理：
資料預處理-歸一化
式中，xmin為原始資料中的最小值。數值歸一化可以保證各變數的變化幅度處於同一水平上，從而消除了資料本身差別帶來的影響。但其缺點是，若數值集合中有乙個數值很大，則其餘各值都會相差不大。
機器學習 歸一化數值
在計算歐氏距離的過程中，數值較大的屬性對結果的貢獻大，如果認為不同屬性權重應該相同的話，就需要將數值歸一化處理。from numpy import def autonorm dataset minvals dataset.min 0 取每列的最小值，返回陣列 print minvals maxval...
機器學習 歸一化數值
1.為什麼要歸一化？表示乙個事物有不同的維度 即 屬性 每個屬性的取值範圍不同，導致計算時此屬性占用的權重不同，即資料的量綱不同，量綱小的資料容易受到量綱大的資料影響。如 兩個人的屬性對比 屬性a person b persion 身高1.75 1.81 年齡41 26收入 40000 10000 ...
機器學習演算法 歸一化數值
coding utf 8 author whf import numpy from knn import file2matrix from numpy import def autonorm dataset 將每列的最小值放在minvals中 minvals dataset.min 0 將每列的最大...