中心化和标准化处理

来源:互联网 发布:linux命令压缩文件 编辑:程序博客网 时间:2024/05/01 04:52
  • 目的:通过中心化和标准化处理,得到均值为0,标准差为1的服从标准正态分布的数据。
  • 计算过程由下式表示:x^{'}=\frac{x-\mu }{\sigma }
  • 下面解释一下为什么需要使用这些数据预处理步骤。
在一些实际问题中,我们得到的样本数据都是多个维度的,即一个样本是用多个特征来表征的。比如在预测房价的问题中,影响房价y的因素有房子面积x_{1}、卧室数量x_{2}等,我们得到的样本数据就是(x_{1},x_{2})这样一些样本点,这里的x_{1}x_{2}又被称为特征。很显然,这些特征的量纲和数值得量级都是不一样的,在预测房价时,如果直接使用原始的数据值,那么他们对房价的影响程度将是不一样的,而通过标准化处理,可以使得不同的特征具有相同的尺度(Scale)

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  • 比如在训练神经网络的过程中,通过将数据标准化,能够加速权重参数的收敛。
  • 另外,对于主成分分析(PCA)问题,也需要对数据进行中心化和标准化等预处理步骤
给题主推荐一个问答论坛cross validated,上面可以找到很多数据分析,机器学习相关领域的问答。



作者:Spark
链接:https://www.zhihu.com/question/37069477/answer/132387124
来源:知乎

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