特征向量归一化和标准化
时间: 2023-11-06 07:05:28 浏览: 116
特征向量归一化和标准化是机器学习中常用的数据预处理方法,目的是将不同特征的取值范围统一,以便更好地进行模型训练和预测。具体来说,归一化是将特征向量缩放到 [0,1] 范围内,而标准化则是将特征向量转换为均值为0、方差为1的正态分布。
归一化的方法有最大最小值归一化和z-score归一化。最大最小值归一化将特征向量中的每个元素都减去最小值,再除以最大值和最小值之差,即可将特征向量缩放到 [0,1] 范围内。z-score归一化则是将特征向量中的每个元素都减去均值,再除以标准差,即可将特征向量转换为均值为0、方差为1的正态分布。
标准化的方法有z-score标准化和范数标准化。z-score标准化与z-score归一化类似,只是不需要将特征向量缩放到 [0,1] 范围内。范数标准化则是将特征向量除以其范数,使其变为单位向量。