Data normalization
时间: 2023-11-09 11:51:21 浏览: 48
数据归一化是将数据按照一定的规则进行转换,使得数据落在特定的范围内。常见的数据归一化方法包括min-max标准化和0-1标准化,以及标准差标准化。
在min-max标准化中,数据被线性映射到指定的范围,通常是[0,1]。具体而言,对于原始数据中的每个数据点x,通过以下公式进行标准化处理:
x' = (x - min) / (max - min)
在0-1标准化中,也是将数据线性映射到[0,1]范围内,公式如下:
x' = (x - min) / (max - min)
标准差标准化是以数据的均值和标准差为基础,将数据转换为符合标准正态分布的形式。具体而言,对于原始数据中的每个数据点x,通过以下公式进行标准化处理:
x' = (x - mean) / std
这些数据归一化方法可以使得数据的量级一致,消除不同特征的量纲差异,从而更好地进行数据分析和比较。
相关问题
data normalization
数据规范化是指将数据转换为一定的标准格式,以便于数据的存储、管理和分析。数据规范化可以提高数据的一致性、可靠性和可用性,使得数据更易于被理解和使用。数据规范化通常包括数据清洗、数据转换、数据整合等步骤,可以应用于各种类型的数据,如文本、图像、音频、视频等。
Data preprocessing is a critical procedure in many real world machine learning and AI problem. Using weather forecast as example, various data preprocessing such as data normalization, scaling and labeling are needed before the time-series weather information can be used for network training and testing. Use the time series weather data of Seattle (weather.csv) provided in this workshop as the time-series raw data for data preprocessing: Describe and explain the nature of data in each attribute of the time series records. Discuss what kind of data preprocessing methods are needed for each attribute. How about missing record and incorrect data, how can we fix such problems. Write Python program to implement the data processing method. Hint: The normal range and condition of each weather attribute are: Air Pressure 900 - 1200 Precipitation 0 - 300 Temperature -50 - 50 Max >= Min Temp Wind Speed (Grade) 0 - 10 Wind Direction 0 - 360
每个属性的时间序列记录中的数据性质如下:
1. 空气压力:连续数值数据,范围在900-120之间,需要进行数据标准化和缩放。
2. 降水量:连续数值数据,范围在-300之间,需要进行数据标准化和缩放。
3. 温度:连续数值数据,范围在-50到50之间,需要进行数据标准化和缩放。
4. 最高温度和最低温度:连续数值数据,范围在-50到50之间,需要进行数据标准化和缩放。
5. 风速(等级):离散数值数据,范围在-10之间,需要进行数据标准化和缩放。
6. 风向:连续数值数据,范围在-360之间,需要进行数据标准化和缩放。
对于缺失记录和不正确的数据,我们可以使用插值方法来填充缺失值或者删除不正确的数据。
以下是Python程序实现数据处理方法的示例代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 读取数据
data = pd.read_csv('weather.csv')
# 处理空值
data = data.fillna(method='ffill')
# 标准化和缩放
scaler = MinMaxScaler()
data[['Air Pressure', 'Precipitation', 'Temperature', 'Max Temperature', 'Min Temperature', 'Wind Speed (mph)', 'Wind Direction (degrees)']] = scaler.fit_transform(data[['Air Pressure', 'Precipitation', 'Temperature', 'Max Temperature', 'Min Temperature', 'Wind Speed (mph)', 'Wind Direction (degrees)']])
# 输出处理后的数据
print(data)
```
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