精华内容
下载资源
问答
  • 归一化方法

    2020-03-19 15:27:42
    归一化方法(Normalization Method) 什么是归一化方法 通过某种算法,把需要的数据经过处理后限制在一定范围内(–来自百度百科) 为什么要进行归一化? 归一化/标准化实质是一种线性变换,线性变换有很多良好的性质,...

    归一化方法(Normalization Method)

    什么是归一化方法

    通过某种算法,把需要的数据经过处理后限制在一定范围内(–来自百度百科)

    为什么要进行归一化?

    归一化/标准化实质是一种线性变换,线性变换有很多良好的性质,这些性质决定了对数据改变后不会造成“失效,反而能提高数据的表现,这些性质是归一化/标准化的前提。比如有一个很重要的性质:线性变换不会改变原始数据的数值排序。

    (1)某些模型求解需要

    1)在使用梯度下降的方法求解最优化问题时,归一化/标准化后可以加快梯度下降的求解速度,即提升模型的收敛速度。如左图所示,未归一化/标准化时形成的等高线偏椭圆,迭代时很有可能走“之”字型路线(垂直长轴),从而导致迭代很多次才能收敛。而如右图对两个特征进行了归一化,对应的等高线就会变圆,在梯度下降进行求解时能较快的收敛。

    例子

      假设现在要预测房价,自变量为面积,和房间数,因变量为房价。那么可以得到公式

         y=θ1x1+θ2x2y = \theta_1x_1 + \theta_2x_2  

    下面两张图中红色轨迹代表寻找最优解的过程,蓝色圆圈代表损失函数的等高线。在左图中可以看到,当数据没有归一化的时候,面积数的范围可以从0~2000,房间数的范围为1~5,其所形成的等高线非常尖。当使用梯度下降法寻求最优解时,很有可能走“之字型”路线(垂直等高线走),从而导致需要迭代很多次才能收敛;右图的过程更为平缓,更容易获得正确的最优解。
    在这里插入图片描述

    因此如果机器学习模型使用梯度下降法求最优解时,归一化往往非常有必要,否则很难收敛甚至不能收敛。
    2)一些分类器需要计算样本之间的距离(如欧氏距离),例如KNN。如果一个特征值域范围非常大,那么距离计算就主要取决于这个特征,从而与实际情况相悖(比如这时实际情况是值域范围小的特征更重要)。

    (2)无量纲化

    例如房子数量和收入,因为从业务层知道,这两者的重要性一样,但计量单位不同,所以把它们全部归一化。 这是从业务层面上作的处理。

    (3)避免数值问题

    太大的数会引发数值问题。

    归一化方法

    1、Min-Max Normalization | 简单缩放 | 离差标准化

    对各维特征值分别进行线性变换,使得各维特征值被映射到[0, 1]之间(区间缩放),转换函数如下:

    value=valueminmaxminvalue ^ * = \frac{value - min}{max - min}

    其中min和max分别为某一特征值的最小值和最大值。这种方法适用于数值比较集中的情况,该方法的缺点是当有新的数据加入时,可能需要重新定义min和max。

    2、均值归一化

    value=valueμmaxvalue^* = \frac{value - \mu}{max}

    除了函数不一样,其他与Min-Max Normalization相似。

    3、非线性归一化

    • 对数函数归一化

         y=log10(x)y = log10(x)

    • 反余切函数归一化

         y=arctan(x2π)y = arctan(x*\frac{2}{π})

    • 经常用在数据分化比较大的场景,有些数值很大,有些很小。通过一些数学函数,将原始值进行映射。该方法包括 log、指数,正切等。需要根据数据分布的情况,决定非线性函数的曲线,比如log(V,

    2)还是log(V, 10)等。

    python实现归一化

    数据归一化matlab及python 实现

    莫烦python

    关于使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化

    机器学习中的数据预处理(sklearn preprocessing)

    一些问题

    1、数据特征的归一化,是对整个特征还是每一维特征

    整体做归一化相当于各向同性的放缩,做了也没有用。

    各维分别做归一化会丢失各维方差这一信息,但各维之间的相关系数可以保留。

    如果本来各维的量纲是相同的,最好不要做归一化,以尽可能多地保留信息。

    如果本来各维的量纲是不同的,那么直接做PCA没有意义,就需要先对各维分别归一化。

    参考文章

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/27627299

    https://www.jianshu.com/p/f9bde6a37d75

    https://www.jianshu.com/p/95a8f035c86c

    https://www.cnblogs.com/sddai/p/6250094.html

    https://www.zhihu.com/question/31186681/answer/50929278

    展开全文
  • 数据归一化和两种常用的归一化方法 数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据...

    数据归一化和两种常用的归一化方法

          数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法:

    min-max标准化(Min-Max Normalization)

          也称为离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果值映射到[0 - 1]之间。转换函数如下:

           

          其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和min的变化,需要重新定义。

    Z-score标准化方法

          这种方法给予原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,转化函数为:

           

          其中为所有样本数据的均值,为所有样本数据的标准差。

    附 数据归一化-标准差归一化

    美文美图

    展开全文
  • 数据处理之标准化/归一化方法

    万次阅读 2016-07-10 16:48:44
    数据处理之标准化/归一化方法归一化方法(Normalization Method)1.把数变为(0,1)之间的小数 主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速,应该归到数字信号处理范畴之内。2.把...

    数据处理之标准化/归一化方法

    归一化方法(Normalization Method)

    1.把数变为(0,1)之间的小数

          主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速,应该归到数字信号处理范畴之内。

    2.把有量纲表达式变为无量纲表达式

          归一化是一种简化计算的方式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为无量纲的表达式,成为纯量。

          比如,复数阻抗可以归一化书写:Z = R + jωL = R(1 + jωL/R) ,复数部分变成了纯数量了,没有量纲。

          另外,微波之中也就是电路分析、信号系统、电磁波传输等,有很多运算都可以如此处理,既保证了运算的便捷,又能凸现出物理量的本质含义。

    常见的归一化公式

    1.线性函数转换

          表达式如下:

          y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)

         说明:x、y分别为转换前、后的值,MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。

    2.对数函数转换

          表达式如下:

         y=log10(x)

         说明:以10为底的对数函数转换。

    3.反余切函数转换

          表达式如下:

         y=atan(x)*2/PI

    标准化方法(Normalization Method)

          数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。由于信用指标体系的各个指标度量单位是不同的,为了能够将指标参与评价计算,需要对指标进行规范化处理,通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。

    美文美图

     

    展开全文
  • 数据处理之标准化/归一化方法归一化方法(Normalization Method)1.把数变为(0,1)之间的小数主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速,应该归到数字信号处理范畴之内。2.把有...

    数据处理之标准化/归一化方法

    归一化方法(Normalization Method)

    1.把数变为(0,1)之间的小数

    主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速,应该归到数字信号处理范畴之内。

    2.把有量纲表达式变为无量纲表达式

    归一化是一种简化计算的方式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为无量纲的表达式,成为纯量。

    比如,复数阻抗可以归一化书写:Z = R + jωL = R(1 + jωL/R) ,复数部分变成了纯数量了,没有量纲。

    另外,微波之中也就是电路分析、信号系统、电磁波传输等,有很多运算都可以如此处理,既保证了运算的便捷,又能凸现出物理量的本质含义。

    常见的归一化公式

    1.线性函数转换

    表达式如下:

    y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)

    说明:x、y分别为转换前、后的值,MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。

    2.对数函数转换

    表达式如下:

    y=log10(x)

    说明:以10为底的对数函数转换。

    3.反余切函数转换

    表达式如下:

    y=atan(x)*2/PI

    标准化方法(Normalization Method)

    数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。由于信用指标体系的各个指标度量单位是不同的,为了能够将指标参与评价计算,需要对指标进行规范化处理,通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。

    数据归一化和两种常用的归一化方法

    数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法:

    min-max标准化(Min-Max Normalization)

    也称为离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果值映射到[0 - 1]之间。转换函数如下:

    e5760dffc7145822cea37cc3b1246f7e.gif

    其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和min的变化,需要重新定义。

    Z-score标准化方法

    这种方法给予原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,转化函数为:

    c834af8814c0c13ceaec046eee1ce696.gif

    其中

    7dc70be51b018ea5f294ec956e810eb7.png为所有样本数据的均值,

    fbab3d17cc9fd610fa788e7babc02265.png为所有样本数据的标准差。

    展开全文
  • 归一化方法(Normalization Method)1。把数变为(0,1)之间的小数主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速,应该归到数字信号处理范畴之内。2 。把有量纲表达式变为无量纲表达式...
  • 数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到...以 下是两种常用的归一化方法:一、min-max标准化(Min-Max Normalization)也称为离差标准化,...
  • @walterchen better than never in most condition===============================关于神经网络归一化方法的整理由于采集的各数据单位不一致,因而须对数据进行[-1,1]归一化处理,归一化方法主要有如下几种,供...
  • 《数据归一化方法大全》由会员分享,可在线阅读,更多相关《数据归一化方法大全(2页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、数据归一化方法大全在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化...
  • 几种归一化方法(Normalization Method)python实现1、(0,1)标准化:这是最简单也是最容易想到的方法,通过遍历feature vector里的每一个数据,将Max和Min的记录下来,并通过Max-Min作为基数(即Min=0,Max=1)进行数据...
  • 数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响...以下是两种常用的归一化方法:一、min-max标准化(Min-Max Normalization)也称为离差标准化,是对...
  • 归一化方法总结

    万次阅读 2018-12-03 13:55:54
    1、线性函数归一化(Min-Max scaling),线性函数将原始数据线性化的方法转换到[0 1]的范围,归一化公式如下: ...2、0均值标准化(Z-score standardization),0均值归一化方法将原始数据集归一化为均值为0、方...
  • 数据归一化方法

    2019-01-17 13:24:20
    数据归一化方法 数据归一化方法 参考博客: https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52247379
  • 以下是两种常用的归一化方法: 一、min-max标准化(Min-Max Normalization) 也称离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果值映射到[0-1]之间。转换函数如下: 其中max为样本数据的最大值,min为样
  • 为什么要数据归一化和归一化方法

    千次阅读 2018-12-17 13:55:34
    转 为什么要数据归一化和归一化方法 2017年09月22日 08:59:58 wuxiaosi808 阅读数:11657 <span class="tags-box artic-tag-box"&...
  • 数据标准化/归一化方法=====================归一化方法(Normalization Method)1.把数变为(0,1)之间的小数主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速,应该归到数字信号处理范畴...
  • 原文链接数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会...以下是两种常用的归一化方法:一、min-max标准化(Min-Max Normalization)也称为离差标准...
  • 以下是两种常用的归一化方法: 一、min-max标准化(Min-Max Normalization) 也称为离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果值映射到[0 - 1]之间。转换函数如下: x∗=x−minmax−min x^*=\frac{x-min}{

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 4,974
精华内容 1,989
关键字:

归一化方法