特征歸一化的方法 線性歸一化 零均值歸一化
常用歸一化方法 1）. 線性歸一化，線性歸一化會把輸入數據都轉換到[0 1]的范圍，公式如下 該方法實現對原始數據的等比例縮放，其中Xnorm為歸一化后的數據，X為原始數據，Xmax、Xmin分別為原始數據集的最大值和最小值。 優點：通過利用變量取值的最大值和最小值將原始數據轉換為界於 ...
原文：python歸一化方法
數據標准化 歸一化 處理是數據挖掘的一項基礎工作，不同評價指標往往具有不同的量綱和量綱單位，這樣的情況會影響到數據分析的結果，為了消除指標之間的量綱影響，需要進行數據標准化處理，以解決數據指標之間的可比性。原始數據經過數據標准化處理后，各指標處於同一數量級，適合進行綜合對比評價。以下是三種常用的歸一化方法： min max標准化 Min Max Normalization 也稱為離差標准化，是對原 ...
2020-03-22 11:47 0 24839 推薦指數：
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特征歸一化方法之選取
特征歸一化主要有兩種方法： 1、線性函數歸一化(Min-Max scaling) 線性函數將原始數據線性化的方法轉換到[0 1]的范圍，歸一化公式如下： 該方法實現對原始數據的等比例縮放，其中Xnorm為歸一化后的數據，X為原始數據，Xmax、Xmin分別為 ...
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