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  • ARCGIS数据处理标准化和归一化的处理工具箱
  • 主要介绍了详解python实现数据归一化处理的方式:(0,1)标准化,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • spss实现中心化处理、标准化处理和归一化处理

    万次阅读 多人点赞 2019-03-19 22:11:33
    文章目录一、中心化、标准化、归一化简单描述二、中心化处理三、标准化处理四、归一化处理五、参考资料 一、中心化、标准化、归一化简单描述 意义:数据中心化标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身...

    一、中心化、标准化、归一化简单描述

    1. 意义:数据中心化和标准化在回归分析中是取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。
    2. 原理
      数据标准化:是指数值减去均值,再除以标准差;
      数据中心化:是指变量减去它的均值。
      归一化:把数变为(0,1)之间的小数

    二、中心化处理

            数据的中心化是指原数据减去该组数据的平均值,经过中心化处理后,原数据的坐标平移至中心点(0,0),该组数据的均值变为0,以此也被称为零均值化。

            简单举例:譬如某小公司老板员工共5人,5人的工资,分别为12000、5000、8000、3000、4000元,这5个数据作为一个独立的数据集,平均值为6400元,每个人的工资依次减去平均水平6400,得到5600、-1400、1600、-3400、-2400,新的5个数据其平均值等于0,这个过程就是数据的中心化。

            下面详细讲解在SPSS中的操作步骤。

            第一步:在分析选择描述统计,接着选择描述

            第二步:选择所要分析的变量,在选项中勾选平均值即可。

            输出得到每个变量的平均值如下

    描述统计
    个案数
    平均值
    学术氛围
    191
    15.9843
    学习收获
    191
    16.3351
    自主学习
    191
    13.4241
    授课水平
    191
    23.5864
    对自己大学教育质量评价
    191
    66.69
    有效个案数
    191

            第三步:在工具栏区,在转换中选择计算变量

            这里,我们第一个计算的是 授课水平这个变量,一开始先给中心化后的变量命名,接着选择变量,然后在输出的结果复制这个变量的平均值(建议直接复制过去),粘贴到数学表达式里面

            我们第二个计算的是对自己大学教育质量评价这个变量,步骤同第一个变量。

            最后,我们得到得到两个新的中心化处理的变量。

            我们把这两个变量和新变量的描述性统计数据输出,查看它们的变化结果。

            我们可以发现,它们的最大值和最小值都发生了改变,并且新变量的均值均为0,这是因为新的两个变量都用变量中的每个值减去均值,所以均值为0,而且我们可以发现它们的标准差和方差都没有发生变化,说明这个数据的形态和分布情况是没有发生改变的,只是平均值进行了移动。

    三、标准化处理

            大型数据分析项目中,数据来源不同,量纲及量纲单位不同,为了让它们具备可比性,需要采用标准化方法消除由此带来的偏差。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。这就是数据标准化。

            基本原理:数值减去平均值,再除以其标准差,得到均值为0,标准差为1的服从标准正态分布的数据。

            在SPSS中,使用最多的就是Z-score标准化(0-1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。

            在SPSS的处理步骤如下:

            第一步:在分析中选择描述统计,接着选择描述

            第二步:选择所要标准化的变量。在下面勾选将标准化值另存为变量(Z),点击确定。

            我们可以在变量视图发现这个时候新增加了标准化后的三个变量。

    四、归一化处理

    归一化方法

    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
    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。

            归一化,也算是数据标准化方法之一。常见的计算公式如下,得到新数据范围在[0,1]之间,归一化由此得名。
    x ∗ = x − m i n m a x − m i n x^*=\frac{x-min}{max-min} x=maxminxmin

            在SPSS的操作步骤如下:

            第一步:在分析选择描述统计,接着选择描述

    第二步:选择变量和指定输出最大值和最小值。
            第三步:在**转换**中选择**计算变量**。

            接着在表达式中输入相应的计算公式

            可直接在输出窗口复制最大值和最小值。

            我们可以在描述统计里面查看授课水平和归一化处理后变量的统计结果的区别。

            我们可以看到,归一化后,新数据范围在[0,1]之间。

    五、参考资料

    展开全文
  • 一、标准化和归一化区别 归一化其实就是标准化的一种方式,只不过归一化是将数据映射到了[0,1]这个区间中。 标准化则是将数据按照比例缩放,使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值=0,标准差=1,因而...
  • 归一化 把数据变成(0,1)或者(1,1)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。把有量纲表达式变成无量纲表达式,便于不同单位或量级的指标能够进行比较加权...

    归一化:

    把数据变成(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。把有量纲表达式变成无量纲表达式,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。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。
    所谓“归一”,注意“一”,就是把数据归到(0,1)这个区间内。
    常用的方法有: min-max归一化
    y = x − m i n m a x − m i n y={x-min \over max-min} y=maxminxmin
    其中,x为原数据,y为处理后的数据,min为数据最小值,max为数据最大值

    Python实现:

    # 导入MinMaxScaler
    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
    #使用MinMaxScaler进行数据预处理
    x_minmax=MinMaxScaler().fit_transform(x)
    

    标准化:

    在机器学习中,我们可能要处理不同种类的资料,例如,音讯和图片上的像素值,这些资料可能是高维度的,资料标准化后会使每个特征中的数值平均变为0(将每个特征的值都减掉原始资料中该特征的平均)、标准差变为1
    所谓“标准”,就是标准正态分布,把数据转换成标准正态分布。
    常用的方法有:z-score标准化,即零-均值标准化
    y = x − μ σ y={x-μ\overσ} y=σxμ

    其中,x为原数据,y为处理后的数据,μ为平均,σ为标准差

    Python中的实现:

    # 导入StandardScaler
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    #使用StandardScaler进行数据预处理
    x_stand=StandardScaler().fit_transform(x)
    

    区别:

    归一化是为了消除不同数据之间的量纲,方便数据比较和共同处理,比如在神经网络中,归一化可以加快训练网络的收敛性;标准化是为了方便数据的下一步处理,而进行的数据缩放等变换,并不是为了方便与其他数据一同处理或比较,比如数据经过零-均值标准化后,更利于使用标准正态分布的性质,进行处理

    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...

    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。 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。

    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。

    关于神经网络(matlab)归一化的整理

    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,供大家参考:(by james)

    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

    归一化是为了加快训练网络的收敛性,可以不进行归一化处理

    归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布,归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算,首先基本度量单位要同一,神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练(概率计算)和预测的,归一化是同一在0-1之间的统计概率分布;

    当所有样本的输入信号都为正值时,与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小,从而导致学习速度很慢。为了避免出现这种情况,加快网络学习速度,可以对输入信号进行归一化,使得所有样本的输入信号其均值接近于0或与其均方差相比很小。

    归一化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的,网络最后一个节点的输出也是如此,所以经常要对样本的输出归一化处理。所以这样做分类的问题时用[0.9 0.1 0.1]就要比用[1 0 0]要好。

    但是归一化处理并不总是合适的,根据输出值的分布情况,标准化等其它统计变换方法有时可能更好。

    关于用premnmx语句进行归一化:

    premnmx语句的语法格式是:[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)

    其中P,T分别为原始输入和输出数据,minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。mint和maxt分别为T的最小值和最大值。

    premnmx函数用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化,归一化后的数据将分布在[-1,1]区间内。

    我们在训练网络时如果所用的是经过归一化的样本数据,那么以后使用网络时所用的新数据也应该和样本数据接受相同的预处理,这就要用到tramnmx。

    下面介绍tramnmx函数:

    [Pn]=tramnmx(P,minp,maxp)

    其中P和Pn分别为变换前、后的输入数据,maxp和minp分别为premnmx函数找到的最大值和最小值。

    (by terry2008)

    matlab中的归一化处理有三种方法

    1. premnmx、postmnmx、tramnmx

    2. restd、poststd、trastd

    3. 自己编程

    具体用那种方法就和你的具体问题有关了

    (by happy)

    pm=max(abs(p(i,:))); p(i,:)=p(i,:)/pm;

    for i=1:27

    p(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));

    end 可以归一到0 1 之间

    0.1+(x-min)/(max-min)*(0.9-0.1)其中max和min分别表示样本最大值和最小值。

    这个可以归一到0.1-0.9

    矩阵归一化

    归一化化定义:我是这样认为的,归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保正程序运行时收敛加快。

    在matlab里面,用于归一化的方法共有三中,(1)premnmx、postmnmx、tramnmx(2)prestd、poststd、trastd(3)是用matlab语言自己编程。premnmx指的是归一到[-1 1],prestd归一到单位方差和零均值。(3)关于自己编程一般是归一到[0.1 0.9]

    为什么要用归一化呢?首先先说一个概念,叫做奇异样本数据,所谓奇异样本数据数据指的是相对于其他输入样本特别大或特别小的样本矢量。

    下面举例:

    m=[0.11 0.15 0.32 0.45 30;

    0.13 0.24 0.27 0.25 45];

    其中的第五列数据相对于其他4列数据就可以成为奇异样本数据(下面所说的网络均值bp)。奇异样本数据存在所引起的网络训练时间增加,并可能引起网络无法收敛,所以对于训练样本存在奇异样本数据的数据集在训练之前,最好先进形归一化,若不存在奇异样本数据,则不需要事先归一化。

    一个小程序:

    p=[1.3711 1.3802 1.3636 1.3598 1.3502 1.3404 1.3284 1.3160 1.3118 1.3032 1.2989 1.2945 1.2923 1.2923 1.2856 1.2788 1.2742 1.2672 1.2577 1.2279 1.1903 1.0864 0.9956 ];t=[0 1.38 1.68 1.98 2.08 2.23 2.53 2.83 2.93 3.13 3.23 3.33 3.43 3.53 3.63 3.73 3.83 3.93 4.03 4.13 4.23 4.33 4.43];u=p;tt=t;p=(p-min(p))/(max(p)-min(p));%g归一化t=(t-min(t))/(max(t)-min(t));net=newff(minmax(p),[23 1],{'tansig' 'purelin'},'traingdx');net.trainParam.epochs=1000;net.trainParam.goal=0.001;net.trainParam.show=10;net.trainParam.lr=0.05;[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);a=sim(net,p);out=a*(max(tt)-min(tt))+min(tt);%反归一化x=u;y=tt;figure(1)plot(x,y,'k*',x,y,'-k',u,out,'ko')title('70°EPDM的压缩永久变形')legend('*试验数据 o预测结果')xlabel('压缩变形保持率')ylabel('时间的对数log10(t)')grid on

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    #值的归一化处理
     1) 数据为什么做归一化处理
        
    解析: 
    
    假设一个神经元有两个输入分别是x1和x2,权重分别是w1和w2,那么该神经元的信号加权求和为x1w1+x2w2。再假设x1属于[0~1],x2属于[100~1000],那么x2远远大于x1,那么x1w1就可以忽略不计,整个加权求和就只由x2w2来决定,小的信号就被淹没了!
    
      所以需要将x1和x2都要做数据归一化处理避免造成数据结果不准确
    
    在算法中如果各列数据值相差过大,必须要做归一化处理(或标准化处理)
    
    def autoNorm(dataSet):
        minVals = dataSet.min(0)#最大值
        maxVals = dataSet.max(0)#最小值
        ranges = maxVals - minVals#差值
        normDataSet = zeros(shape(dataSet))#生成一个大小与dataSet相同的纬度数组,空的
        m = dataSet.shape[0]#dataSet行数
    
        #数据归一化公式
        #newValue=(oldValue-min)/(max-min)
        normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1))
        normDataSet = normDataSet/tile(ranges, (m,1))   #element wise divide
        return normDataSet, ranges, minVals

    2)数据标准化处理

    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    # 标准化数据,保证每个维度的特征数据方差为1,均值为0。使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导。
    ss = StandardScaler()
    X_train = ss.fit_transform(self.X_train)
    X_test = ss.transform(self.X_test)
    展开全文
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空空如也

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归一化处理和标准化处理的区别

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