[ 转]数据归一化和两种常用的归一化方法:极小极大标准化,0均值1标准差标准化
来源:互联网 发布:小型企业网络组建设备 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 22:58
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:
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:
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。
二、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。
参考文献:
http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/data-normalization/
阅读全文
0 0
- [ 转]数据归一化和两种常用的归一化方法:极小极大标准化,0均值1标准差标准化
- 数据标准化/归一化方法
- 数据标准化和归一化
- 数据标准化和归一化
- 数据归一化和两种常用的归一化方法
- 数据归一化和两种常用的归一化方法
- 数据归一化和两种常用的归一化方法
- 数据归一化和两种常用的归一化方法
- 数据归一化和两种常用的归一化方法
- 数据归一化和两种常用的归一化方法
- 数据归一化和两种常用的归一化方法
- 数据归一化和两种常用的归一化方法
- 数据归一化和两种常用的归一化方法
- 数据归一化和两种常用的归一化方法
- 数据归一化和两种常用的归一化方法
- 数据归一化和两种常用的归一化方法
- 数据归一化和两种常用的归一化方法
- 数据归一化和两种常用的归一化方法
- sqlite使用
- nginx location的解析过程
- 如何在Intellij IDEA中拉svn分支?
- 常见机器学习分类、常见主动学习、监督学习、非监督学习、半监督学习.
- 开展草坪修剪业务的方法
- [ 转]数据归一化和两种常用的归一化方法:极小极大标准化,0均值1标准差标准化
- 【Cumputer】《第一次机房收费系统》总结七 数据类型与数据函数
- iOS删除线和下划线
- hadoop的零基础理解
- bzoj 2957: 楼房重建(分块)
- 90
- mysq拷贝数据库
- 数组
- centos 安装、配置redis 4.0.2