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  • 方法一:规范化方法也叫离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果映射到[0,1]区间。方法二:正规化方法这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据标准化。将A的原始值x使用z-...

    方法一:规范化方法

    也叫离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果映射到[0,1]区间。

    方法二:正规化方法

    这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’。
    z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。
    spss默认的标准化方法就是z-score标准化。
    用Excel进行z-score标准化的方法:在Excel中没有现成的函数,需要自己分步计算,其实标准化的公式很简单。

    步骤如下:
    1.求出各变量(指标)的算术平均值(数学期望)xi和标准差si ;
    2.进行标准化处理:
    zij=(xij-xi)/si
    其中:zij为标准化后的变量值;xij为实际变量值。
    3.将逆指标前的正负号对调。
    标准化后的变量值围绕0上下波动,大于0说明高于平均水平,小于0说明低于平均水平。


    数据标准化

      编辑
    数据标准化是  企业或组织对数据的定义、组织、监督和保护进行标准化的过程。数据标准化分为开发(D)、候选(C)、批准(A)驳回(R)、归档(X)几个过程。
    数据标准化的分类有Min-max 标准化和z-score 标准化。
    中文名
    数据标准化
    外文名
    normalization
    过    程
    D、C、A、R、X
    方    法
    常用3种
    释    义
    企业对数据进行标准化的过程
    别    名
    统计数据的指数化

    目录

    1. 1 简介
    2. 2 方法

    简介

    编辑
    评价是现代社会各领域的一项经常性的工作,是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大,所面临的评价对象日趋复杂,如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理,必须全面地从整体的角度考虑问题,多指标综合评价方法应运而生。所谓多指标综合评价方法,就是把描述评价对象不同方面的多个指标的信息综合起来,并得到一个 综合指标,由此对评价对象做一个整体上的评判,并进行横向或纵向比较。
    而在多指标评价体系中,由于各评价指标的性质不同,通常具有不同的 量纲和数量级。当各指标间的水平相差很大时,如果直接用原始 指标值进行分析,就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用,相对削弱数值水平较低指标的作用。因此,为了保证结果的可靠性,需要对原始指标数据进行标准化处理。
    数据标准化 数据标准化
    目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如 极值法、标准差法)、 折线型方法(如三折线法)、曲线型方法(如半正态性分布)。不同的标准化方法,对系统的评价结果会产生不同的影响,然而不幸的是,在数据标准化方法的选择上,还没有通用的法则可以遵循。

    方法

    编辑
    在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对测评方案的作用力同趋化,再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种,常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理,原始数据均转换为无量纲化指标测评值,即各指标值都处于同一个数量级别上,可以进行综合测评分析。
    一、Min-max 标准化
    min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值,将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x',其公式为:
    新数据=(原数据-最小值)/(最大值-最小值)
    二、z-score 标准化
    这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。
    z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。
    新数据=(原数据-均值)/标准差
    spss默认的标准化方法就是z-score标准化。
    用Excel进行z-score标准化的方法:在Excel中没有现成的函数,需要自己分步计算,其实标准化的公式很简单。
      步骤如下:
      1.求出各变量(指标)的算术平均值(数学期望)xi和标准差si ;
      2.进行标准化处理:
      zij=(xij-xi)/si
      其中:zij为标准化后的变量值;xij为实际变量值。
      3.将逆指标前的正负号对调。
      标准化后的变量值围绕0上下波动,大于0说明高于平均水平,小于0说明低于平均水平。
    三、Decimal scaling小数定标标准化
    这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位取决于属性A的取值中的最大绝对值。将属性A的原始值x使用decimal scaling标准化到x'的计算方法是:
    x'=x/(10^j)
    其中,j是满足条件的最小整数。
    例如 假定A的值由-986到917,A的最大绝对值为986,为使用小数定标标准化,我们用每个值除以1000(即,j=3),这样,-986被规范化为-0.986。
    注意,标准化会对原始数据做出改变,因此需要保存所使用的标准化方法的参数,以便对后续的数据进行统一的标准化。
    除了上面提到的数据标准化外还有对数Logistic模式、模糊量化模式等等:
    对数Logistic模式:新数据=1/(1+e^(-原数据))
    模糊量化模式:新数据=1/2+1/2sin[派3.1415/(极大值-极小值)*(X-(极大值-极小值)/2) ] X为原数据
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  • 数据标准化

    千次阅读 2015-06-13 17:07:53
    不同数据往往具有不同的量纲,会影响到数据分析的结果,为了消除数据之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比。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...

    数据标准化(normalization)

    简介

    特征缩放(Feature scaling [1] )也称为数据的标准化(normalization),是将数据按比例缩放,使之落入一个特定区间。不同数据往往具有不同的量纲,会影响到数据分析的结果,为了消除数据之间的量纲影响,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。其中最典型的就是数据的归一化处理,即将数据统一映射到[0,1]区间上。

    数据标准化优点 [2]

    数据标准化到同一空间后有两个好处:
    1. 加快了梯度下降求最优解的速度;
    2. 有可能提高精度

    数据标准化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度?

    斯坦福机器学习视频做了很好的解释:

    如下图所示,蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大,X1区间是[0,2000],X2区间是 [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;
    而右图对两个原始特征进行了特征缩放,其对应的等高线显得很圆,在梯度下降进行求解时能较快的收敛。
    因此如果机器学习模型使用梯度下降法求最优解时,特征缩放往往非常有必要,否则很难收敛甚至不能收敛。

    Feature scaling

    数据标准化为什么有可能提高精度?
    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)。

    常见数据标准化类型 [2][3][4]

    线性标准化(Min-Max Normalization)

    也叫离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果落到[0,1]区间,转换函数如下:

    x=xmin(x)max(x)min(x)

    其中 max(x) 为样本数据的最大值, min(x) 为样本数据的最小值。这种归一化方法比较适用在数值比较集中的情况。
    这种方法有个缺陷,如果max和min不稳定,很容易使得归一化结果不稳定,当有新数据加入时,可能导致max和min的变化,需要重新定义。实际使用中可以用经验常量来替代max和min。

    标准差标准化(zero-mean normalization)

    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,其转化函数为:

    x=xμσ

    其中 μ 为所有样本数据的均值, σ 为所有样本数据的标准差。

    非线性标准化

    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。

    log函数转换
    通过以10为底的 log 函数转换的方法同样可以实现归一下,具体方法如下:

    x=log10(x)log10(max(x))

    很多介绍都是 x=log10(x) ,这个结果并非一定落到 [0,1] 区间上,要落到 [0,1] 区间上应该还要除以 log10(max(x)) max(x) 为样本数据最大值,并且所有的数据都要大于等于1。

    arctan函数转换
    用反正切函数也可以实现数据的归一化:

    x=arctan(x)2π

    使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为 [0,1] ,则数据都应该大于等于0,小于0的数据将被映射到 [1,0] 区间上。

    Reference:

    1. Feature scaling - Wikipedia, the free encyclopedia
    2. 为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化
    3. 常见的的样本数据归一化
    4. 数据标准化的几种方法
    展开全文
  • 数据标准化/归一化normalization

    千次阅读 2019-05-31 09:40:09
    1 数据的标准化(normalization)和归一化 数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个...目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法...

     

    1 数据的标准化(normalization)和归一化

        数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。

        目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法)、曲线型方法(如半正态性分布)。不同的标准化方法,对系统的评价结果会产生不同的影响,然而不幸的是,在数据标准化方法的选择上,还没有通用的法则可以遵循。其中最典型的就是数据的归一化处理,即将数据统一映射到[0,1]区间上。

    2 归一化的目标

    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。

    3 归一化后有两个好处

    1. 提升模型的收敛速度

    如下图,x1的取值为0-2000,而x2的取值为1-5,假如只有这两个特征,对其进行优化时,会得到一个窄长的椭圆形,导致在梯度下降时,梯度的方向为垂直等高线的方向而走之字形路线,这样会使迭代很慢,相比之下,右图的迭代就会很快(理解:也就是步长走多走少方向总是对的,不会走偏)


    2.提升模型的精度

    归一化的另一好处是提高精度,这在涉及到一些距离计算的算法时效果显著,比如算法要计算欧氏距离,上图中x2的取值范围比较小,涉及到距离计算时其对结果的影响远比x1带来的小,所以这就会造成精度的损失。所以归一化很有必要,他可以让各个特征对结果做出的贡献相同。

        在多指标评价体系中,由于各评价指标的性质不同,通常具有不同的量纲和数量级。当各指标间的水平相差很大时,如果直接用原始指标值进行分析,就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用,相对削弱数值水平较低指标的作用。因此,为了保证结果的可靠性,需要对原始指标数据进行标准化处理。

        在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对测评方案的作用力同趋化,再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。经过上述标准化处理,原始数据均转换为无量纲化指标测评值,即各指标值都处于同一个数量级别上,可以进行综合测评分析。

    从经验上说,归一化是让不同维度之间的特征在数值上有一定比较性,可以大大提高分类器的准确性。

    3. 深度学习中数据归一化可以防止模型梯度爆炸。

    数据需要归一化的机器学习算法

    需要归一化的模型:

            有些模型在各个维度进行不均匀伸缩后,最优解与原来不等价,例如SVM(距离分界面远的也拉近了,支持向量变多?)。对于这样的模型,除非本来各维数据的分布范围就比较接近,否则必须进行标准化,以免模型参数被分布范围较大或较小的数据dominate。
            有些模型在各个维度进行不均匀伸缩后,最优解与原来等价,例如logistic regression(因为θ的大小本来就自学习出不同的feature的重要性吧?)。对于这样的模型,是否标准化理论上不会改变最优解。但是,由于实际求解往往使用迭代算法,如果目标函数的形状太“扁”,迭代算法可能收敛得很慢甚至不收敛(模型结果不精确)。所以对于具有伸缩不变性的模型,最好也进行数据标准化。

            有些模型/优化方法的效果会强烈地依赖于特征是否归一化,如LogisticReg,SVM,NeuralNetwork,SGD等。

    不需要归一化的模型:

        (0/1取值的特征通常不需要归一化,归一化会破坏它的稀疏性。)

        有些模型则不受归一化影响,如DecisionTree。

        ICA好像不需要归一化(因为独立成分如果归一化了就不独立了?)。

        基于平方损失的最小二乘法OLS不需要归一化。

    [线性回归与特征归一化(feature scaling)]

    皮皮blog

     

     

    常见的数据归一化方法:

    最常用的是 min-max标准化 和 z-score 标准化。

    min-max标准化(Min-max normalization)/0-1标准化(0-1 normalization)/线性函数归一化/离差标准化

    是对原始数据的线性变换,使结果落到[0,1]区间,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。

    def Normalization(x):
        return [(float(i)-min(x))/float(max(x)-min(x)) for i in x]

    如果想要将数据映射到[-1,1],则将公式换成:

    x* = x* * 2 -1

    或者进行一个近似

    x* = (x - x_mean)/(x_max - x_min), x_mean表示数据的均值。

    def Normalization2(x):
        return [(float(i)-np.mean(x))/(max(x)-min(x)) for i in x]

    这种方法有一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。

    ps: 将数据归一化到[a,b]区间范围的方法:

    (1)首先找到原本样本数据X的最小值Min及最大值Max
    (2)计算系数:k=(b-a)/(Max-Min)
    (3)得到归一化到[a,b]区间的数据:Y=a+k(X-Min)  或者 Y=b+k(X-Max)

    即一个线性变换,在坐标上就是求直线方程,先求出系数,代入一个点对应的值(x的最大/最小就对应y的最大/最小)就ok了。

    z-score 标准化(zero-mean normalization)

    最常见的标准化方法就是Z标准化,也是SPSS中最为常用的标准化方法,spss默认的标准化方法就是z-score标准化。

    也叫标准差标准化,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,注意,一般来说z-score不是归一化,而是标准化,归一化只是标准化的一种[lz]。

    其转化函数为:

    x* = (x - μ ) / σ

    其中μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差。

    z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。该种标准化方式要求原始数据的分布可以近似为高斯分布,否则效果会变得很糟糕。

    标准化的公式很简单,步骤如下

      1.求出各变量(指标)的算术平均值(数学期望)xi和标准差si ;
      2.进行标准化处理:
      zij=(xij-xi)/si
      其中:zij为标准化后的变量值;xij为实际变量值。
      3.将逆指标前的正负号对调。
      标准化后的变量值围绕0上下波动,大于0说明高于平均水平,小于0说明低于平均水平。

    def z_score(x, axis):
        x = np.array(x).astype(float)
        xr = np.rollaxis(x, axis=axis)
        xr -= np.mean(x, axis=axis)
        xr /= np.std(x, axis=axis)
        # print(x)
        return x
    为什么z-score 标准化后的数据标准差为1?

    x-μ只改变均值,标准差不变,所以均值变为0

    (x-μ)/σ只会使标准差除以σ倍,所以标准差变为1

    这两种最常用方法使用场景:

    1、在分类、聚类算法中,需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA技术进行降维的时候,第二种方法(Z-score standardization)表现更好。

    2、在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正太分布的时候,可以使用第一种方法或其他归一化方法。比如图像处理中,将RGB图像转换为灰度图像后将其值限定在[0 255]的范围。
    原因是使用第一种方法(线性变换后),其协方差产生了倍数值的缩放,因此这种方式无法消除量纲对方差、协方差的影响,对PCA分析影响巨大;同时,由于量纲的存在,使用不同的量纲、距离的计算结果会不同。而在第二种归一化方式中,新的数据由于对方差进行了归一化,这时候每个维度的量纲其实已经等价了,每个维度都服从均值为0、方差1的正态分布,在计算距离的时候,每个维度都是去量纲化的,避免了不同量纲的选取对距离计算产生的巨大影响。
    [再谈机器学习中的归一化方法(Normalization Method) ]

    皮皮blog

    log函数转换

    通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一下,具体方法如下:

    看了下网上很多介绍都是x*=log10(x),其实是有问题的,这个结果并非一定落到[0,1]区间上,应该还要除以log10(max),max为样本数据最大值,并且所有的数据都要大于等于1。

    atan函数转换

    用反正切函数也可以实现数据的归一化。

    使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为[0,1],则数据都应该大于等于0,小于0的数据将被映射到[-1,0]区间上,而并非所有数据标准化的结果都映射到[0,1]区间上。

    Decimal scaling小数定标标准化

    这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位取决于属性A的取值中的最大绝对值。

    将属性A的原始值x使用decimal scaling标准化到x'的计算方法是:
    x'=x/(10^j)
    其中,j是满足条件的最小整数。
    例如 假定A的值由-986到917,A的最大绝对值为986,为使用小数定标标准化,我们用每个值除以1000(即,j=3),这样,-986被规范化为-0.986。
    注意,标准化会对原始数据做出改变,因此需要保存所使用的标准化方法的参数,以便对后续的数据进行统一的标准化。

    Logistic/Softmax变换

    [Sigmod/Softmax变换 ]

    模糊量化模式

    新数据=1/2+1/2sin[派3.1415/(极大值-极小值)*(X-(极大值-极小值)/2) ] X为原数据

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  • 数据标准化处理

    千次阅读 2019-03-28 21:11:36
    数据标准化是一个常用的数据预处理操作,目的是处理不同规模和量纲的数据,使其缩放到相同的数据区间和范围,以减少规模、特征、分布差异等对模型的影响。除了用作模型计算,标准化后的数据还具有了直接计算并生成...

    python数据分析与数据化运营      宋天龙  著

            数据标准化是一个常用的数据预处理操作,目的是处理不同规模和量纲的数据,使其缩放到相同的数据区间和范围,以减少规模、特征、分布差异等对模型的影响。除了用作模型计算,标准化后的数据还具有了直接计算并生成复合指标的意义,是加权指标的必要步骤。

            Z-Score标准化是基于原始数据的均值和标准差进行的标准化,假设原转换的数据为x,新数据为x',那么x'=(x-mean)/std,其中mean和std为x所在列的均值和标准差。这种方法适合大多数类型的数据,也是很多工具的默认标准化方法。标准化之后的数据是以0为均值,方差为1的正态分布。但是ZScore方法是一种中心化方法,会改变原有数据的分布结构,不适合用于对稀疏数据做处理。某些情况下,假如数据集中有离群点,我们可以使用Z-Score进行标准化,但是标准化后的数据并不理想,因为异常点的特征往往在标准化之后便容易失去离群特征。此时,可以使用RobustScaler针对离群点做标准化处理,该方法对数据中心化和数据的缩放健壮性有更强的参数控制能力。

            Max-Min标准化方法是对原始数据进行线性变换,假设原转换的数据为x,新数据为x',那么x'=(x-min)/(max-min),其中min和max为x所在列的最小值和最大值这种标准化方法的应用非常广泛,得到的数据会完全落入[0,1]区间内(Z-Score则没有类似区间),这种方法能使数据归一化而落到一定的区间内,同时还能较好地保持原有数据结构 。

           最大值绝对值标准化(MaxAbs)即根据最大值的绝对值进行标准化,假设原转换的数据为x,新数据为x',那么x'=x/|max|,其中max为x所在列的最大值。MaxAbs方法跟Max-Min用法类似,也是将数据落入一定区间,但该方法的数据区间为[-1,1]。MaxAbs也具有不破坏原有数据分布结构的特点,因此也可以用于稀疏数据、稀疏的CSR或CSC矩阵。

    import numpy as np
    from sklearn import preprocessing
    import matplotlib.pyplot as plt
    data = np.loadtxt('data6.txt', delimiter='\t') # 读取数据
    # Z-Score标准化
    zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() # 建立StandardScaler对象
    data_scale_1 = zscore_scaler.fit_transform(data) # StandardScaler标准化处理
    # Max-Min标准化
    minmax_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() # 建立MinMaxScaler模型对象
    data_scale_2 = minmax_scaler.fit_transform(data) # MinMaxScaler标准化处理
    # MaxAbsScaler标准化
    maxabsscaler_scaler = preprocessing.MaxAbsScaler() # 建立MaxAbsScaler对象
    data_scale_3 = maxabsscaler_scaler.fit_transform(data) # MaxAbsScaler标准化处理
    # RobustScaler标准化
    robustscalerr_scaler = preprocessing.RobustScaler() # 建立RobustScaler标准化对象
    data_scale_4 = robustscalerr_scaler.fit_transform(data) # RobustScaler标准化标准化处理
    # 展示多网格结果
    data_list = [data, data_scale_1, data_scale_2, data_scale_3, data_scale_4] # 创建数据集列表
    scalar_list = [15, 10, 15, 10, 15, 10] # 创建点尺寸列表
    color_list = ['black', 'green', 'blue', 'yellow', 'red'] # 创建颜色列表
    merker_list = ['o', ',', '+', 's', 'p'] # 创建样式列表
    title_list = ['source data', 'zscore_scaler', 'minmax_scaler', 'maxabsscaler_scaler', 'robustscalerr_scaler'] # 创建标题列表
    for i, data_single in enumerate(data_list): # 循环得到索引和每个数值
     plt.subplot(2, 3, i + 1) # 确定子网格
     plt.scatter(data_single[:, :-1], data_single[:, -1], s=scalar_list[i], marker=merker_list[i], c=color_list[i]) # 自网格展示散点图
    plt.title(title_list[i]) # 设置自网格标题
    plt.suptitle("raw data and standardized data") # 设置总标题
    plt.show() # 展示图形

     

     

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    千次阅读 2018-11-26 15:54:53
    声明:内容来源于... ... 这里主要讲连续型特征归一的常用方法。离散参考[数据预处理:独热编码(One-Hot Encoding)]。 基础知识参考: [均值、方差与协方差矩阵...
  • 数据的标准化和归一化 数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。...目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(...
  • 在Python中如何进行数据标准化? 一、Z标准化:实现中心化和正态分布; 二、Min-Max:归一化; 三、MaxAbs:最大绝对值标准化; 四、RobustScaler。 Python实例 z-score; Min-Max; MaxAbs; RobustScaler。 数据...
  • 这是《Python数据挖掘课程》系列文章,前面很多文章都讲解了数据挖掘、机器学习,这篇文章主要讲解数据分析预处理中字符特征转换为数值特征、数据标准化、数据归一化,这都是非常基础的工作。最后通过KNN实现KDD CUP...
  • 本文主要是对照scikit-learn的preprocessing章节结合代码简单的回顾下预处理技术的几种方法,主要包括标准化数据最大最小缩放处理、正则化、特征二值化和数据缺失值处理。内容比较简单,仅供参考!首先来回顾一下...
  • 【机器学习】回归过程中的数据标准化

    万次阅读 多人点赞 2018-05-01 14:12:13
    最近一直很困惑,因为有些资料在进行回归的时候,往往需要数据标准化。然而也有些资料说对于线性回归是不需要标准化。在查询了大量的资料后,准备在这篇博客上做一个总结。 为什么要数据标准化 数据标准化的原理...
  • 三种常用数据标准化方法

    万次阅读 多人点赞 2017-04-15 17:42:41
    评价是现代社会各领域的一项经常的工作,是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大,所面临的评价对象日趋复杂,如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理,必须全面地从整体的角度考虑问题...
  • 数据预处理 - 归一化与Z-Score标准化

    千次阅读 2019-04-16 17:14:50
    归一化 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,成为标量,在多种计算中都经常用到这种方法。归一化方法有两种形式,一种是把...最大最小标准化 x*=(x-min)/(max−min) ...
  • 机器学习Author:louwillMachine LearningLab 一直都有朋友在做机器学习模型时有疑问:我的数据要不要做标准化处理? 这个问题笔者也...
  • 数据标准化能将原来的数据进行重新调整(一般也称为 z-score 规范化方法),以便他们具有标准正态分布的属性,即 μ=0 和 σ=1。其中,μ 表示平均值,σ 表示标准方差。数据标准化之后的形式可以按照如下公式进行...
  • 数据的中心化,标准化及意义

    千次阅读 2019-07-17 19:25:02
    在机器学习回归问题,以及训练神经网络过程中,通常需要对原始数据进行中心化(零均值化)与标准化(归一化)预处理。 目的 通过中心化和标准化处理,最终得到均值为0,标准差为1的服从标准正态分布的数据。 在多...
  • 数据预处理(数据审核、缺失值处理、标准化正则化、降维等)概述预处理内容数据审核数据筛选数据排序数据方法去除唯一属性处理缺失值数据标准化数据正则化特征选择(降维) 概述 数据预处理(data pre-processing)...
  • 目录 一、偏态分布 1、何为数据的偏态分布? 2、构建模型时为什么要尽量将偏态数据转换为正态分布数据?...2.1、数据标准化(normalization)和归一化 2.2、归一化和标准化能带来什么 2....
  • 数据预处理-中心化和标准化

    千次阅读 2018-07-13 14:45:16
    一、中心化(又叫零均值化)和...1、在回归问题和一些机器学习算法中,以及训练神经网络的过程中,通常需要对原始数据进行中心化(Zero-centered或者Mean-subtraction(subtraction表示减去))处理和标准化(Stand...
  • 什么是数据标准化(归一化) 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...为了消除指标之间的量纲影响,保证结果的可靠,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比。 为什么...
  • 千万别滥用指标数据标准化

    千次阅读 2012-04-18 10:02:11
    先对某地区农户调查,然后将调查对象的若干指标,比如农户教育水平进行标准化,最后再计算标准化后的平均值,据以判断该指标某地区水平,比如均值为85,那么应该不错,均值为30,就比较差了。  这种做法是极为错误...
  • 一、中心化(又叫零均值化)和标准化(又叫归一化)概念及目的? 1、在回归问题和一些机器学习算法中,以及训练神经网络的过程中,通常需要对...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...

空空如也

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数据标准化的必要性