常见数据归一化的几种方法

常见的数据归一化方法

min-max标准化(Min-max normalization)/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：

其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。

def Normalization(x):
    return [(float(i)-min(x))/float(max(x)-min(x)) for i in x]

如果想要将数据映射到[-1,1]，则将公式换成：

x∗=x−xmean/xmax−xmin

x_mean表示数据的均值。

def Normalization2(x):
    return [(float(i)-np.mean(x))/(max(x)-min(x)) for i in x]

这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。

log函数转换

通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一下，具体方法如下：

看了下网上很多介绍都是x*=log10(x)，其实是有问题的，这个结果并非一定落到[0,1]区间上，应该还要除以log10(max)，max为样本数据最大值，并且所有的数据都要大于等于1。