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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代這3種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法，你知道嗎？
這3種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法，你知道嗎？
2020-07-09
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數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(normalization)是一個(gè)常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，就是對(duì)原始各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)按比例進(jìn)行縮放，將數(shù)據(jù)的單位限制去除，轉(zhuǎn)化為無規(guī)模、無量綱的純數(shù)值，減少規(guī)模、特征、分布差異等對(duì)模型的影響，以便于不同單位或量級(jí)的指標(biāo)能夠進(jìn)行比較和加權(quán)。

下面小編整理了三種最常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法：min-max法（規(guī)范化方法），z-score法（正規(guī)化方法），歸一化。

1.min-max法（規(guī)范化方法）也叫離差標(biāo)準(zhǔn)化，是對(duì)原始數(shù)據(jù)的線性變換，使結(jié)果映射到[0.1]區(qū)間

2.Z-Score（正規(guī)化方法）標(biāo)準(zhǔn)化是基于原始數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行的標(biāo)準(zhǔn)化。


標(biāo)準(zhǔn)化之后的數(shù)據(jù)是以0為均值，方差為1的正態(tài)分布。需要注意的是：Z-Score方法是一種中心化方法，這會(huì)改變原有數(shù)據(jù)的分布結(jié)構(gòu)，對(duì)于稀疏數(shù)據(jù)的處理不太適合。

z-score的簡單化模型：y=1/(1+x) ，x越大證明y越小，這樣就可以把很大的數(shù)規(guī)范在[0-1]之間了。

3.歸一化


注意該方法主要用于全部數(shù)據(jù)為正值的序列。

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