如何进行最大最小值规范化

最大最小值规范化（Min-Max Scaling），也称为线性归一化，是一种常见的数据预处理技术，它将数据缩放到0到1的范围内。以下是使用Python进行最大最小值规范化的基本步骤：

1. 导入必要的库：

import numpy as np

2. 定义一个函数来进行规范化，假设有如下数据：

def min_max_scale(data):
    """
    data: 需要进行规范化的一维数组或二维数组（每一列）
    返回规范化后的数据
    """
    # 获取数据的最大值和最小值
    max_val = np.max(data)
    min_val = np.min(data)
    
    # 计算规范化范围 (max - min)，避免除以零的情况
    if max_val == min_val:
        scale = 1e-6  # 一个小数值防止除零误差
    else:
        scale = max_val - min_val
    
    return (data - min_val) / scale

3. 应用函数到数据上：

original_data = [your_data_list]  # 假设这是一个一维列表或二维列表
normalized_data = min_max_scale(np.array(original_data))

对于二维数据，每列会被单独处理。

相关问题

假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化将属性的值映射到0至1的范围内，属性income的73600元将被转化为（ ） 0.821 B．1.224 C．1.458 D．0.716

最大最小规范化公式为：$x'=\dfrac{x-min}{max-min}$，其中$x$为原始数据，$x'$为规范化后的数据，$min$和$max$分别为属性的最小值和最大值。

对于属性income，$min=12000$，$max=98000$，$x=73600$，代入公式得：

$$x'=\dfrac{73600-12000}{98000-12000}=0.716$$

因此，属性income的73600元将被转化为0.716。答案选D。

假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的 法将属性的值映射到0至1的范围内，属性income的73600元将被转化为（ ） 0.821 B．1.224 C．1.458 D．0.716

最大最小规范化公式为：
$$
x'=\frac{x-min}{max-min}
$$
其中，$x$为原始数据，$x'$为规范化后的数据，$min$和$max$分别为属性的最小值和最大值。

将属性income的最大值$max=98000$，最小值$min=12000$代入公式，可得：
$$
x'=\frac{73600-12000}{98000-12000}=0.716
$$
因此，属性income的73600元将被转化为0.716。答案选D。