python数据归一化及三种方法详解数据归一化及三种方法详解
主要介绍了python数据归一化及三种方法详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具
有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到
数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数
据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是三种常用的归一化方法：
min-max标准化（标准化（Min-Max Normalization））
也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 , 1]之间。转换函数如下：
其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变
化，需要重新定义。
min-max标准化python代码如下：
import numpy as np
arr = np.asarray([0, 10, 50, 80, 100])
for x in arr:
x = float(x - np.min(arr))/(np.max(arr)- np.min(arr))
print x
# output
# 0.0
# 0.1
# 0.5
# 0.8
# 1.0
使用这种方法的目的包括：
1、对于方差非常小的属性可以增强其稳定性；
2、维持稀疏矩阵中为0的条目。
下面将数据缩至0-1之间，采用MinMaxScaler函数
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
X = np.array([[ 1., -1., 2.],
[ 2., 0., 0.],
[ 0., 1., -1.]])
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
X_minMax = min_max_scaler.fit_transform(X)
最后输出：
array([[ 0.5 , 0. , 1. ],
[ 1. , 0.5 , 0.33333333],
[ 0. , 1. , 0. ]])
测试用例：
注意：这些变换都是对列进行处理。
当然，在构造类对象的时候也可以直接指定最大最小值的范围：feature_range=(min, max)，此时应用的公式变为：
X_std=(X-X.min(axis=0))/(X.max(axis=0)-X.min(axis=0))
X_minmax=X_std/(X.max(axis=0)-X.min(axis=0))+X.min(axis=0))
Z-score标准化方法标准化方法
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