min-max normalization
时间: 2023-04-30 20:01:01 浏览: 193
Min-Max Normalization,也称作线性归一化,是一种数据预处理方法,用于将数据映射到特定范围内(通常为 [0, 1] 或 [-1, 1])。该方法通过计算数据的最小值和最大值,并将数据线性映射到指定范围内,以减少数据间的差异性,提高模型的鲁棒性。
相关问题
min-max normalization python代码
下面是一个min-max归一化的Python代码实现:
```python
def min_max_normalization(data):
"""
对原始数据进行min-max归一化
"""
max_value = max(data)
min_value = min(data)
result = []
for x in data:
result.append((x - min_value) / (max_value - min_value))
return result
```
使用方法:
```python
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = min_max_normalization(data)
print(result)
```
输出结果:
```
[0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]
```
python min-max normalization
Python中的最小-最大归一化是一种数据预处理技术,用于将数据缩放到指定的范围内。该方法通过将数据减去最小值并除以最大值与最小值之差来实现。这样,数据将被缩放到到1之间的范围内。最小-最大归一化是一种常见的数据预处理技术,用于在机器学习和数据挖掘中处理数据。