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數(shù)據(jù)預(yù)處理之?dāng)?shù)據(jù)歸一化
2018-02-28
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數(shù)據(jù)預(yù)處理之?dāng)?shù)據(jù)歸一化

一、簡(jiǎn)單縮放

分為：最大值縮放和均值縮放

在簡(jiǎn)單縮放中，我們的目的是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的每一個(gè)維度的值進(jìn)行重新調(diào)節(jié)（這些維度可能是相互獨(dú)立的），使得最終的數(shù)據(jù)向量落在[0,1]或[? 1,1]的區(qū)間內(nèi)（根據(jù)數(shù)據(jù)情況而定）。

例子:在處理自然圖像時(shí)，我們獲得的像素值在[0,255]區(qū)間中，常用的處理是將這些像素值除以255，使它們縮放到[0,1]中。

二、逐樣本均值消減(也稱為移除直流分量)

如果你的數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的（即數(shù)據(jù)每一個(gè)維度的統(tǒng)計(jì)都服從相同分布），那么你可以考慮在每個(gè)樣本上減去數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)平均值(逐樣本計(jì)算)。

例子：對(duì)于圖像，這種歸一化可以移除圖像的平均亮度值(intensity)。很多情況下我們對(duì)圖像的照度并不感興趣，而更多地關(guān)注其內(nèi)容，這時(shí)對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)移除像素的均值是有意義的。

注意：雖然該方法廣泛地應(yīng)用于圖像，但在處理彩色圖像時(shí)需要格外小心，具體來(lái)說(shuō)，是因?yàn)椴煌释ǖ乐械南袼夭⒉欢即嬖谄椒€(wěn)特性。

例如 

Caffe demo 里頭的 classification_demo.m腳本文件中對(duì)原始數(shù)據(jù)有這樣的處理

im_data = im_data - mean_data; 

三、特征標(biāo)準(zhǔn)化(使數(shù)據(jù)集中所有特征都具有零均值和單位方差)

特征標(biāo)準(zhǔn)化的具體做法是：首先計(jì)算每一個(gè)維度上數(shù)據(jù)的均值（使用全體數(shù)據(jù)計(jì)算），之后在每一個(gè)維度上都減

去該均值。下一步便是在數(shù)據(jù)的每一維度上除以該維度上數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

簡(jiǎn)單的說(shuō)就是：減去原始數(shù)據(jù)的均值再除以原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差

例子

x = [ones(m, 1), x];

%x包括2個(gè)特征值和1個(gè)偏置項(xiàng)，所以矩陣x的規(guī)模是  x:[mX3]

sigma = std(x);%X的標(biāo)準(zhǔn)差；mu = mean(x);%X的均值；x(:,2) = (x(:,2) - mu(2))./ sigma(2);x(:,3) = (x(:,3) - mu(3))./ sigma(3);

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