标准化与归一化区别,分别是什么,怎么做
时间: 2024-04-09 10:27:25 浏览: 44
标准化(Standardization)和归一化(Normalization)是数据预处理中常用的两种方法,用于将数据转换为特定的分布或范围。
区别:
1. 标准化:通过减去均值并除以标准差,将数据转换为均值为0,标准差为1的分布。标准化后的数据具有零均值和单位方差,适用于对数据进行无量纲化处理。
2. 归一化:通过线性变换将数据映射到指定的范围(通常是0到1之间)。归一化后的数据在指定的范围内,适用于需要将数据映射到一定范围内的情况。
做法:
1. 标准化:
- 导入函数:`from sklearn.preprocessing import StandardScaler`
- 创建标准化对象:`scaler = StandardScaler()`
- 对数据进行标准化:`scaled_data = scaler.fit_transform(data)`
2. 归一化:
- 导入函数:`from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler`
- 创建归一化对象:`scaler = MinMaxScaler()`
- 对数据进行归一化:`normalized_data = scaler.fit_transform(data)`
在使用上述函数时,需要注意将数据转换为适当的形式,通常是一个二维数组。这些函数会根据数据的特征进行相应的转换,返回转换后的数据。
相关问题
什么是归一化,为什么要做归一化
归一化是一种数据预处理技术,用于将不同尺度或不同单位的数据转换为统一的标准范围。它通过线性变换将数据映射到特定的范围,通常是0到1或者-1到1之间。
归一化的目的有以下几点:
1. 消除不同特征之间的量纲影响:不同特征可能具有不同的量纲,例如身高和体重,如果不进行归一化,那么在某些机器学习算法中,体重这个特征可能会对结果产生更大的影响,而身高则会被忽略。
2. 提高模型收敛速度:某些机器学习算法(如梯度下降)在处理归一化后的数据时,可以更快地收敛到最优解。
3. 避免特征之间的误差放大或缩小:如果某个特征的取值范围非常大,而其他特征的取值范围较小,那么在计算过程中可能会导致误差放大或缩小,影响模型的性能。
mapminmax以列标准做归一化处理
mapminmax函数是MATLAB中的一个函数,可用于归一化处理。该函数默认按行标准化,但也可以按列标准化。
以下是按列标准化的示例代码:
```matlab
data = [1,2,3;4,5,6;7,8,9];
% 按列标准化
data_normalized = mapminmax(data', 0, 1)';
% 输出结果
disp(data_normalized);
```
输出结果:
```matlab
0 0 0
0.5 0.5 0.5
1 1 1
```
在上面的代码中,首先定义了一个3x3的数据矩阵data。然后,将数据矩阵转置后使用mapminmax函数进行归一化处理,并将结果再次转置回来,以得到按列标准化后的数据矩阵data_normalized。
其中,mapminmax函数的第一个参数是需要进行归一化处理的数据矩阵,第二个参数是归一化后的最小值,第三个参数是归一化后的最大值。在本例中,最小值为0,最大值为1。
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