Data normalization
时间: 2023-11-09 15:51:21 浏览: 31
数据正规化(Data normalization)是将数据的每个样本(向量)变换为单位范数的向量,各样本之间是相互独立的。它通过对向量中的每个分量值除以正规化因子来实现。常用的正规化因子有L1范数、L2范数和最大值范数。其中L1范数是将向量的每个分量的绝对值之和作为正规化因子,L2范数是将向量的每个分量的平方和的平方根作为正规化因子,最大值范数是将向量中的最大值作为正规化因子。
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data normalization
数据规范化是指将数据转换为一定的标准格式,以便于数据的存储、管理和分析。数据规范化可以提高数据的一致性、可靠性和可用性,使得数据更易于被理解和使用。数据规范化通常包括数据清洗、数据转换、数据整合等步骤,可以应用于各种类型的数据,如文本、图像、音频、视频等。
Data preprocessing is a critical procedure in many real world machine learning and AI problem. Using weather forecast as example, various data preprocessing such as data normalization, scaling and labeling are needed before the time-series weather information can be used for network training and testing. Use the time series weather data of Seattle (weather.csv) provided in this workshop as the time-series raw data for data preprocessing: Describe and explain the nature of data in each attribute of the time series records. Discuss what kind of data preprocessing methods are needed for each attribute. How about missing record and incorrect data, how can we fix such problems. Write Python program to implement the data processing method. Hint: The normal range and condition of each weather attribute are: Air Pressure 900 - 1200 Precipitation 0 - 300 Temperature -50 - 50 Max >= Min Temp Wind Speed (Grade) 0 - 10 Wind Direction 0 - 360
每个属性的时间序列记录中的数据性质如下:
1. 空气压力:连续数值数据,范围在900-120之间,需要进行数据标准化和缩放。
2. 降水量:连续数值数据,范围在-300之间,需要进行数据标准化和缩放。
3. 温度:连续数值数据,范围在-50到50之间,需要进行数据标准化和缩放。
4. 最高温度和最低温度:连续数值数据,范围在-50到50之间,需要进行数据标准化和缩放。
5. 风速(等级):离散数值数据,范围在-10之间,需要进行数据标准化和缩放。
6. 风向:连续数值数据,范围在-360之间,需要进行数据标准化和缩放。
对于缺失记录和不正确的数据,我们可以使用插值方法来填充缺失值或者删除不正确的数据。
以下是Python程序实现数据处理方法的示例代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 读取数据
data = pd.read_csv('weather.csv')
# 处理空值
data = data.fillna(method='ffill')
# 标准化和缩放
scaler = MinMaxScaler()
data[['Air Pressure', 'Precipitation', 'Temperature', 'Max Temperature', 'Min Temperature', 'Wind Speed (mph)', 'Wind Direction (degrees)']] = scaler.fit_transform(data[['Air Pressure', 'Precipitation', 'Temperature', 'Max Temperature', 'Min Temperature', 'Wind Speed (mph)', 'Wind Direction (degrees)']])
# 输出处理后的数据
print(data)
```