数据的归一化和标准化
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据的归一化和标准化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
归一化:
----把数据变成(0,1)之间的小数
----把有量纲表达式变成无量纲表达式
归一化算法有:
1、线性转化: y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)
2、对数函数转化:y=log10(x)
3、反余切函数转换: y=arctan(x)*2/PI
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规范化:
----把数据按比例缩放,使之落入一个小的空间里
1.最小-最大规范化(线性变换)
y=( (x-MinValue) / (MaxValue-MinValue) )(new_MaxValue-new_MinValue)+new_minValue
2.z-score规范化(或零-均值规范化)
y=(x-X的平均值)/X的标准差
优点:当X的最大值和最小值未知,或孤立点左右了最大-最小规范化时, 该方法有用
3.小数定标规范化:通过移动X的小数位置来进行规范化
y= x/10的j次方 (其中,j使得Max(|y|) <1的最小整数
4.对数Logistic模式:
新数据=1/(1+e^(-原数据))
5.模糊量化模式:
新数据=1/2+1/2*sin[PI/(极大值-极小值)*(X-(极大值-极小值)/2) ] X为原数据
以上是关于数据的归一化和标准化的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章