有哪些数据规范化的常用方法?
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2021-02-02 18:43 更新 小眼的铁板烧 •  2258
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数据规范化

数据规范化又称标准化(standardization),通过将属性的取值范围进行统一,避免不同的属性在数据分析的过程中具有不平等的地位.

最小-最大法

假设需要映射到目标区间为[L,R]。原来的取值范围 为[l, r],则根据等比例映射的原理,一个值x映射到新区间后的值v的计算方法如下 例如,对于描述客户的属性“年收入(万元)”, 如果原来的取值范围为[3,200],新的取值范围为[0,1],则若某客户的年收入为60万元,规范化后为(60-3)/(200-3)=0.29

z-score

z-score,又称零均值规范化(zero-mean normalization)。给定一个属性A,设其取值的均值为μa,标准差为σa,A的某个取值x规范化后的值v 计算如下: 均值为μa和标准差为σa通过已有样本的属性值进行计算。规范化后的属性A取值的均值为零 例如,年收入属性的均值为82,标准差为39,则年收入60万规范化后为-0.31

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2021-02-02 18:49 更新 空心人 •  2072