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這3種數據標準化方法，你知道嗎？
2020-07-09
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數據標準化(normalization)是一個常用的數據預處理操作，就是對原始各項指標數據按比例進行縮放，將數據的單位限制去除，轉化為無規模、無量綱的純數值，減少規模、特征、分布差異等對模型的影響，以便于不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權。

下面小編整理了三種最常用的標準化方法：min-max法（規范化方法），z-score法（正規化方法），歸一化。

1.min-max法（規范化方法）也叫離差標準化，是對原始數據的線性變換，使結果映射到[0.1]區間

2.Z-Score（正規化方法）標準化是基于原始數據的均值和標準差進行的標準化。


標準化之后的數據是以0為均值，方差為1的正態分布。需要注意的是：Z-Score方法是一種中心化方法，這會改變原有數據的分布結構，對于稀疏數據的處理不太適合。

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規范在[0-1]之間了。

3.歸一化


注意該方法主要用于全部數據為正值的序列。


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Z-Score 數據標準化 正態分布 特征

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