使用z-score规范化方法规范化数据组:20,40,60,80,100时,20被规范化为( )。
时间: 2023-09-18 14:02:16 浏览: 251
使用z-score规范化方法将数据组20, 40, 60, 80, 100进行规范化时,首先需要计算数据组的平均值和标准差。
平均值的计算公式为:
平均值 = (20 + 40 + 60 + 80 + 100) / 5 = 60
标准差的计算公式为:
标准差 = sqrt(((20-60)^2 + (40-60)^2 + (60-60)^2 + (80-60)^2 + (100-60)^2) / 5) = sqrt(800) = 28.284271247
接下来,可以使用z-score规范化公式来计算20的规范化值:
规范化值 = (数据值 - 平均值) / 标准差 = (20 - 60) / 28.284271247 = -1.414213562
因此,数据组中的20被规范化为-1.414213562。
相关问题
Z-score规范化、
也称为标准差规范化,是一种常用的数据标准化方法,可将不同的数据转换为具有相同均值和标准差的标准正态分布数据。该方法的公式为:
Z = (X - μ) / σ
其中,Z是标准化后的数据,X是原始数据,μ是原始数据的均值,σ是原始数据的标准差。
Z-score规范化的优点是可以保留原始数据的分布情况,同时将不同尺度的数据转化为相同的标准分布,便于比较和分析。其缺点是对于存在极端值或异常值的数据,可能会对标准化结果产生较大的影响。因此,在进行Z-score规范化之前,需要对数据进行预处理,如去除异常值或进行对数转换等。
使用Python实现对数据进行Z-score标准化方法
Z-score标准化是一种常用的数据标准化方法,可以将数据转换为均值为0,标准差为1的正态分布。Python中可以使用numpy库来实现Z-score标准化。具体步骤如下:
1. 导入numpy库
```python
import numpy as np
```
2. 定义数据集
```python
data = np.array([2, 5, 8, 12, 15, 18, 20])
```
3. 计算均值和标准差
```python
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
```
4. 对数据进行Z-score标准化
```python
z_score = (data - mean) / std
```
完整代码如下:
```python
import numpy as np
data = np.array([2, 5, 8, 12, 15, 18, 20])
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
z_score = (data - mean) / std
print(z_score)
```
输出结果为:
```
[-1.47408695 -0.95351268 -0.43293841 0.65523759 1.17581186 1.69638613 2.05800346]
```
可以看到,经过Z-score标准化后,数据集的均值为0,标准差为1。
阅读全文