規范化(標准化)數據的3種方法
来源:互联网 发布:win10上安装mac虚拟机 编辑:程序博客网 时间:2024/05/20 10:13
http://blog.csdn.net/Meoop/article/details/40931731
令A是數值屬性,具有n個觀測值 。
1、 最小—最大規范化
最小—最大規范化對原始數據進行線性變換。假設和分別為屬性A的最大值和最小值。最小—最大規范化通過計算:
把A的值映射到區間中。
最小—最大規范化保持原始數據值之間的聯系,但是如果今後的輸入實例落在A的原數據值域之外,則該方法將面臨「越界」錯誤。
2、 z分數(z-score)規范化(或零均值規范化)
在z分數規范化中,屬性A的值基於A的均值和標准差規范化。A的值被規范化為,由以下公式計算:
其中和分別為屬性A的平均值和標准差。
當屬性A的實際最小值和最大值未知,或者離群點左右了最小—最大規范化時,該方法是有效的。
3、小數定標規范化
小數定標規范化通過移動屬性A的值的小數點位置進行規范化。小數點的移動位數依賴於A的最大絕對值。A的值被規范化為,由下式計算:
其中,j是使得的最小整數。
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