代码运行结果 一、数据规范化的原理 数据规范化处理是数据挖掘的一项基础工作。 ...

数据规范化就是消除量纲的影响，这点很重要。 对算法的作用 在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归、神经网络、svm，规范化能加快求解速度， 在以距离计算为核心的算法中，譬如KNN、Kmeans，规范化能提高模型的精度， 在树模型中，无需规范化。 概述 数据规范化有很多种 ...

数据规范化 均值-方差规范化、极差规范化 均值-方差规范化：是指变量或者指标数据减去其均值再除以标准差得到的数据。新数据均值为0，方差为1。其公式如下： 极差规范化： 是指变量或是指标数据减去其最小值，再除以最大值与最小值之差，得到新的数据。新数据取值范围再[0,1]。其计算公式 ...

2、主属性、非主属性 3、范式 4、规范化理论 模式分解 保持函数依赖分解 定义:对于R (U,F）的分解，p={R1 ...

范式 第一范式（1NF）：要求属性值不可再分，即属性项不能由属性组合组成 第二范式（2NF）：引入主键，如果关系模式R为第一范式，并且R中每一个非主属性完全函数依赖于 ...

缩放到[0,1]之间，若新数据集最大最小值范围有变，需重新minmax_scale） sklearn ...

　　最小-最大规范化：对原始数据的线性变换，将数值映射到[0，1] 　　 ...

假设属性income的最小值和最大值分别是5000元和58000元。利用Min-Max规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内，那么属性income的16000元将被转化为多少？ 结果： ...