数据标准化归一化的几种方法
时间: 2023-12-27 07:25:10 浏览: 39
以下是数据标准化归一化的几种方法:
1. 最小-最大标准化(Min-Max Normalization):
最小-最大标准化是将数据线性地映射到指定的范围内。公式如下:
```python
X_normalized = (X - X.min()) / (X.max() - X.min())
```
其中,X是原始数据,X.min()和X.max()分别是数据的最小值和最大值。
2. Z-score标准化(Standardization):
Z-score标准化通过将数据转换为其标准正态分布来进行归一化。公式如下:
```python
X_normalized = (X - X.mean()) / X.std()
```
其中,X是原始数据,X.mean()和X.std()分别是数据的均值和标准差。
3. 小数位归一化(Decimal Scaling):
小数位归一化是通过移动小数点的位置来进行归一化。公式如下:
```python
X_normalized = X / 10**d
```
其中,X是原始数据,d是使得归一化后的数据范围在[0, 1)之间的小数位数。
4. 标准差归一化(Standard Deviation Normalization):
标准差归一化是通过将数据除以其标准差来进行归一化。公式如下:
```python
X_normalized = X / X.std()
```
其中,X是原始数据,X.std()是数据的标准差。
相关问题
标准化归一化几种方法
以下是几种常见的标准化和归一化方法:
1. 最大最小值归一化(min-max normalization):
最大最小值归一化是将数据缩放到一个指定的范围内,通常是[0, 1]或[-1, 1]。公式如下:
```
X_normalized = (X - X_min) / (X_max - X_min)
```
其中,X是原始数据,X_min和X_max分别是数据的最小值和最大值。
2. 均值归一化(mean normalization):
均值归一化是将数据缩放到均值为0的范围内。公式如下:
```
X_normalized = (X - X_mean) / X_std
```
其中,X是原始数据,X_mean是数据的均值,X_std是数据的标准差。
3. 标准化 / z值归一化(standardization / z-score normalization):
标准化是将数据缩放到均值为0,标准差为1的范围内。公式如下:
```
X_normalized = (X - X_mean) / X_std
```
其中,X是原始数据,X_mean是数据的均值,X_std是数据的标准差。
4. 最大绝对值归一化(max abs normalization):
最大绝对值归一化是将数据缩放到[-1, 1]的范围内,使得数据的最大绝对值为1。公式如下:
```
X_normalized = X / max(abs(X))
```
其中,X是原始数据。
5. 稳键标准化(robust standardization):
稳键标准化是将数据缩放到均值为0,中位数为1的范围内。公式如下:
```
X_normalized = (X - X_median) / IQR
```
其中,X是原始数据,X_median是数据的中位数,IQR是数据的四分位距。
数据归一化的概念方法
数据归一化是一种常用的数据预处理技术,用于将不同尺度或范围的数据转化为统一的标准,以便更好地进行比较和分析。常见的数据归一化方法有以下几种:
1. 最小-最大归一化(Min-Max Scaling):将数据线性地映射到指定的最小值和最大值之间。公式如下:
归一化后的值 = (原始值 - 最小值) / (最大值 - 最小值)
2. Z-Score归一化(Standardization):通过减去均值并除以标准差,将数据转化为均值为0,标准差为1的分布。公式如下:
归一化后的值 = (原始值 - 均值) / 标准差
3. 小数定标归一化(Decimal Scaling):通过移动小数点的位置,将数据映射到[-1, 1]之间。公式如下:
归一化后的值 = 原始值 / 10^k (k为使得最大绝对值小于1的整数)
4. 对数函数归一化(Logarithmic Scaling):通过取对数的方式将数据映射到一个较小的范围。公式如下:
归一化后的值 = log(原始值)
这些方法可以根据具体的数据特点和需求选择合适的方法进行归一化处理。