Z-Score(标准差归一化)
时间: 2024-03-22 14:35:28 浏览: 129
Z-Score(标准差归一化)是一种常用的数据预处理方法,用于将不同尺度的数据转化为具有相同尺度的标准分布。它通过计算每个数据点与整个数据集的均值之间的差异,并除以数据集的标准差来实现。
具体步骤如下:
1. 计算数据集的均值(mean)和标准差(standard deviation)。
2. 对于每个数据点,将其与均值相减,得到差值。
3. 将差值除以标准差,得到Z-Score。
Z-Score的计算公式如下:
Z = (X - mean) / standard deviation
其中,X表示原始数据点,mean表示数据集的均值,standard deviation表示数据集的标准差。
通过Z-Score处理后,数据集的均值将变为0,标准差将变为1,从而使得不同尺度的数据可以进行比较和分析。Z-Score还可以帮助识别异常值,因为异常值通常具有较大或较小的Z-Score值。
相关问题
Z-Score 归一化
Z-Score 归一化是一种常见的数据预处理方法,它可以将原始数据转化为均值为0,标准差为1的分布。具体来说,对于一个数值型特征 $x$,它的 Z-Score 归一化值 $x'$ 可以通过以下公式计算得到:
$$x' = \frac{x - \mu}{\sigma}$$
其中,$\mu$ 是该特征在整个数据集上的均值,$\sigma$ 是该特征在整个数据集上的标准差。
Z-Score 归一化的优点是能够保留原始数据的分布信息,同时消除不同特征之间的量纲影响。但是它也有一些缺点,比如对于存在极端值(outlier)的数据,Z-Score 归一化可能会使得大部分数据都聚集在一个区间内,而极端值则被压缩到了较小的范围内。
Z-score归一化代码
以下是Z-score归一化的Python代码示例:
```python
import numpy as np
def z_score_normalization(data):
"""
Z-score归一化函数
:param data: 需要归一化的数据,可以是列表或者numpy数组
:return: 归一化后的数据
"""
data = np.array(data)
mean = np.mean(data) # 计算均值
std = np.std(data) # 计算标准差
data = (data - mean) / std # 归一化
return data
```
使用示例:
```python
data = [1, 2, 3, 4, 5]
normalized_data = z_score_normalization(data)
print(normalized_data)
```
输出结果:
```
[-1.41421356 -0.70710678 0. 0.70710678 1.41421356]
```
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