如何基于python實(shí)現(xiàn)歸一化處理
這篇文章主要介紹了如何基于python實(shí)現(xiàn)歸一化處理,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下
一、定義
歸一化方法有兩種形式，一種是把數(shù)變?yōu)椋?，1）之間的小數(shù)，一種是把有量綱表達(dá)式變?yōu)闊o量綱表達(dá)式。主要是為了數(shù)據(jù)處理方便提出來的，把數(shù)據(jù)映射到0～1范圍之內(nèi)處理，更加便捷快速。
二、目的
不同評價指標(biāo)往往具有不同的量綱和量綱單位，這樣的情況會影響到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，為了消除指標(biāo)之間的量綱影響，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，以解決數(shù)據(jù)指標(biāo)之間的可比性。其具體針對的是奇異樣本數(shù)據(jù)，奇異樣本數(shù)據(jù)指的是相對于其他輸入樣本特別大或特別小的樣本矢量，如[0.34,0.51,0.44,222][0.34,0.51,0.44,128]中最后一列元素就是奇異樣本數(shù)據(jù)。
三、常見標(biāo)準(zhǔn)化方法
1.最大-最小標(biāo)準(zhǔn)化映射到區(qū)間[0,1]
2.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果聚集在0附近方差為1
四、矩陣的歸一化
矩陣的列歸一化，就是將矩陣每一列的值，除以每一列所有元素平方和的絕對值，這樣做的結(jié)果就是，矩陣每一列元素的平方和為1了。
五、python歸一化
其中參數(shù)axis=0表示列也是跨行的意思axis=1表示行也是跨列的意思
fromsklearn.preprocessingimportnormalize data=np.array([ [1000,10,0.5], [765,5,0.35], [800,7,0.09],]) data=normalize(data,axis=0,norm='max') print(data) >>[[1.1.1.] [0.7650.50.7] [0.80.70.18]]
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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