数据归一化算法
2017-10-12 MedSci MedSci原创
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。 数据归一化？ 数据标准化(归一化)处理是在数据挖掘中的一项常见的预处理任务，很多情况下当你在数据预处理时都会浮现出
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。 数据归一化？ 数据标准化(归一化)处理是在数据挖掘中的一项常见的预处理任务，很多情况下当你在数据预处理时都会浮现出一个问题，是不是要进行数据标准化处理？ 一般来说，数据归一化后有一个很明显的优点，最优解的寻优过程明显会变得平缓，更容易正确的收敛到最优解。 归一化前 归一化后 以下是常用的归一化方法： 一、min-max标准化（Min-Max Normalization），也称0-1标准化(0-1 normalization) 也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下：也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 - 1]之间。转换函数如下： 其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min
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原始数据经过数据标准化处理后.各指标处于同一数量级.适合进行综合对比评价.
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