歸一化方法

（1）min-max標準化

（2）z-score標準化方法

定義：也稱為離差標準化，是對原始資料的線性變換，使得結果對映到0-1之間。

本質：把數變為【0,1】之間的小數。

轉換函式：（x-min）/(max-min)

如果想要將資料對映到-1,1，則將公式換成：（x-mean）/(max-min)

其中：max為樣本資料的最大值，min為樣本資料的最小值，mean表示資料的均值。

缺陷：當有新資料加入時，可導致max和min的變化，需要重新定義。

定義：這種方法給與原始資料的均值（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.

本質：把有量綱表示式變成無量綱表示式。

轉換函式：（x-mean）/(standard deviation)

資料歸一化方法

本文主要介紹兩種基本的資料歸一化方法。歸一化方法有兩種形式，一種是把數變為 0，1 之間的小數，一種是把有量綱表示式變為無量綱表示式。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...

常用歸一化方法

本文 感謝原作者的付出和分享 在機器學習中領域中的資料分析之前，通常需要將資料標準化，利用標準化後得資料進行資料分析。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...

資料歸一化方法

1 min max標準化 也叫做離差標準化，是一種對原始資料樣本的 線性變換處理，讓樣本從原本的值通過對映轉化為0 1之間的值。norsample sample min max min 其中，min為樣本中的最小值，max為樣本中的最大值。優點是 簡單易行，容易理解實現 缺點是 資料樣本不能頻繁的變...