1.資料歸一化的直觀感受
直觀來看，就是將資料按比例縮放，使之落入乙個小的特定區間（0,1）或者（-1,1），目的是後續處理資料方便。
2.資料歸一化的作用
（1）把有量綱表示式變成無量綱表示式，便於不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權。
（2）在使用梯度下降的方法求解最優化問題時， 歸一化/標準化後可以加快梯度下降的求解速度，即提公升模型的收斂速度。
3.資料歸一化的理解
歸一化/標準化實質是一種線性變換，線性變換有很多良好的性質，這些性質決定了對資料改變後不會造成「失效」，反而能提高資料的表現，這些性質是歸一化的前提。比如：線性變換不會改變原始資料的數值排序。
4.資料歸一化的應用場景
（1）一些分類器需要計算樣本之間的距離(如歐氏距離)，例如knn。如果乙個特徵值域範圍非常大，那麼距離計算就主要取決於這個特徵，從而與實際情況相悖(比如這時實際情況是值域範圍小的特徵更重要)。
（2）去量綱場景：例如房子數量和收入，因為從業務層知道，這兩者的重要性一樣，所以把它們全部歸一化。 這是從業務層面上作的處理。
資料歸一化
近來，在網上搜了很多關於資料歸一化的帖子，看了太多，很雜，這裡整理總結一下 歸一化是一種資料預處理方法，就是要把你需要處理的資料經過處理後 通過某種演算法 限制在你需要的一定範圍內，為了後面資料處理的方便，其次是保正程式執行時 收斂加快。比如說，對於奇異樣本資料 所謂奇異樣本資料資料指的是相對於其他...
資料歸一化
如果對神經網路的 輸入和 輸出數 據進行 一定的 預處理 可以加快網路的訓練速 度 matlab 中 提供的預 處理方 法有歸一化處理 將每組資料都變為 1 至 1 之 間數 所涉及 的函式有 premnmx postmnmx tramnmx 標準化處理 將每組資料都為均 值為 0,方 差 為 1 ...
資料歸一化
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...