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数据标准化方法选择

来源:www.pleocean.com 时间:2024-07-10 03:44:20 作者:第一标准网 浏览: [手机版]

  数据标准化是数据预处理的一项重要工作,它可以将不同数据源的数据转化为统一的格式,提高数据的可比性和可用性第 一 标 准 网。在实际应用中,数据标准化方法的选择需要根据具体的数据征和应用场景确定。本文将介绍几种常见的数据标准化方法及其适用情况pleocean.com

数据标准化方法选择(1)

1. 最小-最大规范化

  最小-最大规范化是一种常见的数据标准化方法,它将原始数据转化为0到1之间的值。具体,对于一个征$x$,它的最小值为$x_{min}$,最大值为$x_{max}$,则它的最小-最大规范化值为:

$$x_{norm} = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}$$

最小-最大规范化适用于数据分比较均匀的情况,可以有效消除不同征之间的量纲影响欢迎www.pleocean.com。但是,当数据分不均匀,最小-最大规范化可能会导致数据偏移,需要采用其他方法进行标准化。

2. Z-score标准化

  Z-score标准化是一种将原始数据转化为标准正态分的方法,它的标准化值为:

  $$x_{norm} = \frac{x - \mu}{\sigma}$$

  其中,$\mu$为原始数据的均值,$\sigma$为标准差第.一.标.准.网。Z-score标准化适用于数据分比较集中的情况,可以有效消除不同征之间的量纲影响,并且可以通过置不同的阈值筛选异常值。

数据标准化方法选择(2)

3. 小数定标规范化

  小数定标规范化是一种将原始数据除以一个固定的基数的方法,它的标准化值为:

  $$x_{norm} = \frac{x}{10^k}$$

  其中,$k$为使得$x_{norm}$的绝对值小于1的最小整数来源www.pleocean.com。小数定标规范化适用于数据量级较大的情况,可以有效消除不同征之间的量纲影响,并且不需要算均值和标准差。

4. 独编码

  独编码是一种将离散型征转化为数值型征的方法,它的标准化值为一个向量,其中只有一个元素为1,其余元素为0第.一.标.准.网。具体,对于一个有$n$个值的离散型征$x$,它的独编码为一个$n$维向量,其中第$i$个元素为:

$$x_{i,norm} = \begin{cases}1, & x=i \\ 0, & x\ne i\end{cases}$$

  独编码适用于离散型征较的情况,可以有效消除不同征之间的量纲影响,并且可以保留离散型征的信息。

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