mapminmax归一化原理和方法

mapminmax归一化是一种常见的数据归一化方法，其原理是将原始数据映射到一个指定范围内，通常是[0,1]或[-1,1]。具体方法如下：

1. 对于每个特征，找到它们的最小值和最大值，记为min和max。

2. 对于每个数据点的该特征值，使用以下公式进行归一化：

$x'=\frac{x-min}{max-min}$

其中，$x$表示原始特征值，$x'$表示归一化后的特征值。

3. 对于有多个特征的数据，重复步骤1和2，对每个特征进行归一化。

通过这种归一化方法，不同特征之间的值范围被缩放到相同的区间，避免了不同特征对模型产生不同的影响。同时，它还能够消除异常值的影响，提高模型的鲁棒性和准确性。