归一化和标准化的区别
时间: 2023-09-23 13:08:11 浏览: 94
归一化和标准化是数据预处理中常用的方法,它们有一些区别。归一化是将数据缩放到一个指定的范围,通常是0到1之间。这可以通过减去最小值并除以最大值与最小值之差来实现。归一化可以确保数据在相同的范围内,并消除了不同尺度带来的影响。例如,在某些机器学习算法中,特征之间的尺度差异较大可能会导致算法表现不佳。
标准化是将数据转换为具有零均值和单位方差的数据。这可以通过减去均值并除以标准差来实现。标准化可以消除特征之间的尺度差异,并确保数据符合正态分布。这在某些统计分析和机器学习算法中非常有用。
因此,归一化和标准化的区别在于归一化将数据缩放到指定的范围,而标准化将数据转换为具有零均值和单位方差的数据。具体选择哪种方法取决于数据的特点以及所使用的算法的要求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [什么是归一化,它与标准化的区别是什么?](https://blog.csdn.net/weixin_45621688/article/details/128885311)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
阅读全文