把資料變成(０，１)之間的小數。主要是為了資料處理方便提出來的，把資料對映到0～1範圍之內處理，更加便捷快速。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。歸一化是一種簡化計算的方式，即將有量綱的表示式，經過變換，化為無量綱的表示式，成為純量。
所謂「歸一」，注意「一」，就是把資料歸到（0，1）這個區間內。
常用的方法有： min-max歸一化
y =x
−min
max−
mi
ny=
y=max−
minx
−min
其中，x為原資料，y為處理後的資料，min為資料最小值，max為資料最大值
# 匯入minmaxscaler
from sklearn.preprocessing import minmaxscaler
#使用minmaxscaler進行資料預處理
x_minmax=minmaxscaler(
).fit_transform(x)
所謂「標準」，就是標準正態分佈，把資料轉換成標準正態分佈。
常用的方法有：z-score標準化，即零-均值標準化
y =x
−μ
σy=
y=σx−μ
其中，x為原資料，y為處理後的資料，μ為平均，σ為標準差
# 匯入standardscaler
from sklearn.preprocessing import standardscaler
#使用standardscaler進行資料預處理
x_stand=standardscaler(
).fit_transform(x)
資料處理之標準化 歸一化方法
主要是為了資料處理方便提出來的，把資料對映到0 1範圍之內處理，更加便捷快速，應該歸到數字訊號處理範疇之內。歸一化是一種簡化計算的方式，即將有量綱的表示式，經過變換，化為無量綱的表示式，成為純量。比如，複數阻抗可以歸一化書寫 z r j l r 1 j l r 複數部分變成了純數量了，沒有量綱。另外...
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...