归一化数组的L1-范数(绝对值的和)

归一化数组的L1-范数是将数组中的每个元素除以数组的L1-范数，即数组中所有元素的绝对值之和。具体步骤如下：

1. 计算数组的L1-范数，即将数组中所有元素的绝对值相加。
2. 将数组中的每个元素除以L1-范数。

举个例子，假设有一个数组arr = [1, -2, 3, -4]，我们可以按照以下步骤进行归一化：

1. 计算L1-范数：|1| + |-2| + |3| + |-4| = 10。
2. 将数组中的每个元素除以L1-范数：[1/10, -2/10, 3/10, -4/10] = [0.1, -0.2, 0.3, -0.4]。

最终得到归一化后的数组为[0.1, -0.2, 0.3, -0.4]。

相关问题

归一化数组的L1-范数(绝对值的和)beta的值是多少

归一化数组的L1-范数不涉及到beta值。归一化数组的L1-范数是将数组中的每个元素除以数组的L1-范数，而beta是一个常数或权重参数，通常用于调整归一化的结果。如果你有特定的需求，可以在归一化过程中引入beta值进行调整，但这不是L1-范数的标准定义。所以，归一化数组的L1-范数与beta值之间没有直接关系。

归一化分为最大最小归一化，L1范数归一化和L2范数归一化吗

确实，归一化有几种常见的形式，包括最大最小归一化（也称为Z-score归一化），L1范数归一化，以及L2范数归一化。其中：

- **最大最小归一化**（Min-Max Scaling）将数值缩放到一个新的范围内，通常是[0, 1]或[-1, 1]。这通常用于使数据具有相似的尺度。

- **L1范数归一化**（L1 Normalization）通过将向量元素的绝对值之和设为1来进行归一化，它强调的是每个元素的重要性，常用于特征选择中，因为稀疏性使得某些元素的贡献更为显著。

- **L2范数归一化**（L2 Normalization）也称为欧几里得归一化，通过将向量的长度（即平方和的平方根）设为1，使得向量的方向被保持，常用于稠密向量的特征缩放。

选择哪种归一化取决于数据的特点，比如是否稀疏、是否需要保留原始方向（如L2），还是仅关心元素的重要性（如L1）。[^1]