如何進(jìn)行特征向量的歸一化？1.定義數(shù)據(jù)的歸一化，即將數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到[0，1]區(qū)間。2.方法1)最小-最大歸一化這種歸一化方法也稱為偏差歸一化，將結(jié)果值映射到[0，1]，轉(zhuǎn)換函數(shù)如下:應(yīng)用場景:當(dāng)涉及距

如何進(jìn)行特征向量的歸一化？

1.定義數(shù)據(jù)的歸一化，即將數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到[0，1]區(qū)間。

2.方法1)最小-最大歸一化這種歸一化方法也稱為偏差歸一化，將結(jié)果值映射到[0，1]，轉(zhuǎn)換函數(shù)如下:應(yīng)用場景:當(dāng)涉及距離測量、協(xié)方差計算和數(shù)據(jù)不符合正交正態(tài)分布時，可以使用第一種方法或其他歸一化方法(不包括Z-score方法)。例如，在圖像處理中，RGB圖像被轉(zhuǎn)換成灰度圖像，并且它們的值被限制在[0，255]的范圍內(nèi)。2)Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化法的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，即平均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，其轉(zhuǎn)換函數(shù)為:其中μ為所有樣本數(shù)據(jù)的平均值，σ為所有樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。應(yīng)用場景:在分類和聚類算法中，當(dāng)需要距離來度量相似度，或者使用PCA技術(shù)降維時，Z-scor: log10(x)，即以10為底的對數(shù)轉(zhuǎn)換函數(shù)，對應(yīng)的歸一化方法為:x log10(x) /log10(max)，其中max代表樣本數(shù)據(jù)的最大值。并且所有樣本數(shù)據(jù)應(yīng)大于或等于反正切函數(shù)變換法。反正切函數(shù)可以用來歸一化數(shù)據(jù)，即x atan(x)*(2/pi)。需要注意的是，如果要映射的區(qū)間是[0，1]，那么數(shù)據(jù)應(yīng)該大于等于0，小于0的數(shù)據(jù)將被映射到[-1，0]區(qū)間。L2范數(shù)歸一化方法L2范數(shù)歸一化是指特征向量中的每個元素除以向量。

3.角色那么我們?yōu)槭裁匆獦?biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)呢？舉個例子:假設(shè)是預(yù)測房價的例子，自變量是面積，房間數(shù)是兩個，因變量是房價。那么我們可以得到公式如下:YY θ 1xθ 2xθ _ 1x _ 1xθ _ 2x _ 2θ。我們給出兩個圖來表示尋找數(shù)據(jù)是否均勻化的最優(yōu)解的過程:非歸一化:歸一化后:我們在尋找最優(yōu)解，也就是在使損失函數(shù)值最小的θ1和θ2中。上面兩個圖代表了損失函數(shù)的等高線。可以看出，數(shù)據(jù)歸一化后，最優(yōu)解的優(yōu)化過程會明顯變得平滑，更容易正確收斂到最優(yōu)解。

4.總結(jié)簡而言之，歸一化的目的是將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)限制在一定的范圍內(nèi)(如[0，1]或[-1，1])，從而消除奇異樣本數(shù)據(jù)帶來的不利影響。當(dāng)然，如果沒有奇異樣本數(shù)據(jù)，則可能不執(zhí)行歸一化。

數(shù)據(jù)處理方法？

常用數(shù)據(jù)處理方法

有時候更多的數(shù)據(jù)處理是從語言的角度調(diào)用不同的API來處理數(shù)據(jù)。但是從商業(yè)的角度來說，我很少去想。最近從業(yè)務(wù)角度了解了常用的數(shù)據(jù)處理方法，總結(jié)如下:

標(biāo)準(zhǔn)化:標(biāo)準(zhǔn)化是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一種，目的是去除維度或方差對分析結(jié)果的影響。功能:1。消除樣本尺寸的影響；2.消除樣本方差的影響。主要用于數(shù)據(jù)預(yù)處理。

歸一化:對每個獨立樣本進(jìn)行縮放，使樣本具有一個單位LP范數(shù)。