hello，大家晚上好！z-score方法基於原始資料的均值（mean）和標準差（standard deviation）來進行資料的標準化，處理後的資料均值為0，方差為1，符合標準正態分佈，且無量綱。其主要目的是將不同量級的資料統一化為同乙個量級，統一用計算出的z-score值衡量，保證了資料間具有可比性。公式如下所示：
其中，python**實現：
def z_scorenormalization(image,mean,std)
image -= mean
image /= std
return image
資料預處理 歸一化與z score標準化
歸一化 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 標量。在多種 計算中都經常用到這種方法。線性函式轉換 y x minvalue maxvalue minvalue 說明 x y分別為轉換前 後的值，maxvalue minvalue分別為樣本的最大值和...
資料規範化（歸一化） 及Z score標準化
資料規範化 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，數值見的差別可能很大，不進行處理可能會影響到資料分析的結果。為了消除指標之間的量綱和取值範圍差異的影響，需要進行標準化處理，將資料按照比例進行縮放，使之落入乙個特定的區域，便於進行綜合分析。如將工資收入屬性值對映到 1...
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...