归一化data+1/2
时间: 2024-05-30 22:15:45 浏览: 10
归一化(Normalization)是将不同数据按比例缩放,使它们具有可比性的过程。在数据挖掘中,通常将数据归一化到一个特定的范围内,如0到1或-1到1。
常见的归一化方法有以下几种:
1. 最小-最大规范化
最小-最大规范化(Min-Max Normalization)是将数据缩放到指定的最小值和最大值之间的过程。它的公式如下:
$$x_{norm} = \frac{x - x_{min}}{x_{max}-x_{min}}$$
其中,$x$是原始数据,$x_{min}$和$x_{max}$分别是数据集中的最小值和最大值,$x_{norm}$是归一化后的数据。
2. Z-score规范化
Z-score规范化(Z-score Normalization)是将数据缩放到均值为0,标准差为1的过程。它的公式如下:
$$x_{norm} = \frac{x - \mu}{\sigma}$$
其中,$x$是原始数据,$\mu$是数据集的均值,$\sigma$是数据集的标准差,$x_{norm}$是归一化后的数据。
3. 小数定标规范化
小数定标规范化(Decimal Scaling Normalization)是将数据缩放到小数点后某一位的过程。它的公式如下:
$$x_{norm} = \frac{x}{10^j}$$
其中,$x$是原始数据,$j$是使得数据集中最大的绝对值小于1的最小整数,$x_{norm}$是归一化后的数据。
这些归一化方法都可以有效地解决数据之间的比较问题,但不同的方法适用于不同的场景。在实际应用中,需要按照具体的需求选择合适的归一化方法。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)