Min-Max归一化：

Min-Max归一化是一种常用的数据预处理方法，用于将数值型数据缩放到一个特定的范围内，通常是[0, 1]或[-1, 1]。它的公式如下：

归一化后的值 = (原始值 - 最小值) / (最大值 - 最小值)

其中，最小值是数据集中的最小值，最大值是数据集中的最大值。通过这个公式，可以将原始数据映射到指定的范围内。

Min-Max归一化的优点是简单易懂，保留了原始数据的分布信息，适用于大部分机器学习算法。它可以消除不同特征之间的量纲差异，使得不同特征具有可比性。

然而，Min-Max归一化也存在一些限制。当数据集中存在离群值时，归一化后的结果可能会受到离群值的影响。此外，如果数据集的分布不均匀，可能会导致归一化后的数据丧失一部分信息。

相关问题

MIN-MAX归一化

MIN-MAX归一化是一种线性的归一化方法，它将数据进行一次线性变换，将数据映射到[0,1]区间。该方法不改变数据的分布，但是过度依赖最大最小数，容易受到离群点、异常数据的影响。

下面是MIN-MAX归一化的公式：
x′ = (x - Min) / (Max - Min)

其中，x是原始数据，Min是数据的最小值，Max是数据的最大值，x′是变换后的数据。

以下是一个MIN-MAX归一化的示例代码：

data = [1, 2, 3, 4, 5]
Min = min(data)
Max = max(data)
normalized_data = [(x - Min) / (Max - Min) for x in data]
print(normalized_data)

输出结果为：
[0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]

Min-Max归一化

Min-Max归一化是一种线性的归一化方法，它将数据进行一次线性变换，将数据映射到区间。这种方法不改变数据的分布，但缺点是过度依赖最大最小数，且容易受到离群点、异常数据的影响。归一化的公式为 x′= (x−Min)/(Max−Min)，其中x是原始数据，Min是数据的最小值，Max是数据的最大值，x′是变换后的数据。的区间，最后通过截断极端值的方式将数据限定在[-1,1之间。Z-Score归一化的公式为 x_rankgauss = erfinv(np.clip((x/x.max()-0.5)*2, -1+epsilon, 1-epsilon))。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【无标题】](https://blog.csdn.net/weixin_72826147/article/details/128653626)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [数据归一化和两种常用的归一化方法](https://blog.csdn.net/ss19890125/article/details/40457423)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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