设有一组数据为x=【10,30,50,20,65,80,40,110】,用最小最大规范法吧x映射到【0,1】区间
时间: 2023-09-04 15:03:58 浏览: 63
### 回答1:
最小最大规范化是一种数据预处理方法,可将数值型数据映射到一个指定的范围内,通常是[0,1]或[-1,1]。它可以将不同单位或不同范围的数据归一化到同一范围内,使得不同数据之间的比较更加合理。下面是将数据x=[10,30,50,20,65,80,40,110]映射到[0,1]区间的步骤:
1. 找到x中的最大值和最小值,分别记为max_x和min_x
max_x = 110, min_x = 10
2. 对于x中的每个元素,应用以下公式进行转换:
x_norm = (x - min_x) / (max_x - min_x)
其中,x_norm表示归一化后的值,x表示原始值。
对于x中的每个元素,计算其归一化后的值,得到:
x_norm = [0. , 0.20833333, 0.41666667, 0.125 , 0.60416667,
0.77083333, 0.29166667, 1. ]
3. 最终得到的归一化后的数据为x_norm=[0. , 0.20833333, 0.41666667, 0.125 , 0.60416667, 0.77083333, 0.29166667, 1. ],它们都在[0,1]的范围内。
### 回答2:
最小最大规范法是一种常用的数据归一化方法,可以将数据映射到【0,1】的区间,具体步骤如下:
1. 找到数据集中的最小值和最大值。在给定的数据集中,最小值为10,最大值为110。
2. 计算每个数据点的映射值。使用以下公式进行计算:
映射值 = (原始值 - 最小值) / (最大值 - 最小值)
分别计算每个数据点的映射值:
映射值1 = (10 - 10) / (110 - 10) = 0
映射值2 = (30 - 10) / (110 - 10) = 0.2
映射值3 = (50 - 10) / (110 - 10) = 0.4
映射值4 = (20 - 10) / (110 - 10) = 0.1
映射值5 = (65 - 10) / (110 - 10) = 0.55
映射值6 = (80 - 10) / (110 - 10) = 0.7
映射值7 = (40 - 10) / (110 - 10) = 0.3
映射值8 = (110 - 10) / (110 - 10) = 1
3. 最终得到映射后的数据集为:
【0, 0.2, 0.4, 0.1, 0.55, 0.7, 0.3, 1】。
这样,原始数据集x就被映射到了【0,1】区间,实现了数据的归一化处理。
### 回答3:
最小最大规范化是一种将数据转换到特定范围的方法,通常是将数据映射到[0,1]之间。要将数据x=[10,30,50,20,65,80,40,110]映射到[0,1]区间,我们可以按照以下步骤进行操作:
1. 找出数据x的最小值和最大值。在这个例子中,最小值为10,最大值为110。
2. 使用最小最大规范化公式将每个数据x(i)转换为新的值x'(i):
x'(i) = (x(i) - min(x)) / (max(x) - min(x))
可以依次计算得到:
x'(1) = (10 - 10) / (110 - 10) = 0 / 100 = 0
x'(2) = (30 - 10) / (110 - 10) = 20 / 100 = 0.2
x'(3) = (50 - 10) / (110 - 10) = 40 / 100 = 0.4
x'(4) = (20 - 10) / (110 - 10) = 10 / 100 = 0.1
x'(5) = (65 - 10) / (110 - 10) = 55 / 100 = 0.55
x'(6) = (80 - 10) / (110 - 10) = 70 / 100 = 0.7
x'(7) = (40 - 10) / (110 - 10) = 30 / 100 = 0.3
x'(8) = (110 - 10) / (110 - 10) = 100 / 100 = 1
因此,使用最小最大规范法将x映射到[0,1]区间后的结果为x'=[0, 0.2, 0.4, 0.1, 0.55, 0.7, 0.3, 1]。