歸一化(標準化)兩種常用方法
資料標準化(歸一化)處理是資料探勘的一項基礎工作,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資料分析的結果,為了消除指標之間的量綱影響,需要進行資料標準化處理,以解決資料指標之間的可比性。原始資料經過資料標準化處理後,各指標處於同一數量級,適合進行綜合對比評價。以下是兩種常用的歸一化方法:
一、min-max標準化(Min-Max Normalization)
也稱為離差標準化,是對原始資料的線性變換,使結果值對映到[0 - 1]之間。轉換函式如下:
其中max為樣本資料的最大值,min為樣本資料的最小值。這種方法有個缺陷就是當有新資料加入時,可能導致max和min的變化,需要重新定義。
二、Z-score標準化方法
這種方法給予原始資料的均值(mean)和標準差(standard deviation)進行資料的標準化。經過處理的資料符合標準正態分佈,即均值為0,標準差為1,轉化函式為:
參考文獻:
http://webdataanalysis.net/data-analysis-method/data-normalization/
標準差也被稱為標準偏差,或者實驗標準差,公式為
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