归一化和标准化

最新推荐文章于 2025-03-25 15:27:13 发布
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分类专栏： 机器学习
IT领域标准化浅谈（一）：中国标准化相关组织
RukeyLee's Tech Blog
03-07 4284
IT领域标准化浅谈（一）：中国标准化相关组织 我国IT领域相关标准化组织分为“IT标准化职能部门”和“IT标准化技术组织”两大类。
IT-标准化（中国）有限公司-网络拓朴图
weixin_34150830的博客
06-30 162
看了这么多的文章! 不知道我的网络拓朴图如何! 是我不会画吗? 不是! 是我不会规划吗? 不是! 我想给大家一个完整的画! 你看! 下面正在表演不是吗?   IT-标准化-课程-V1.0-系列---所有课程将只有这一个网络拓朴图....这也是IT-标准化! 不会...为每种实验.一个图 不会...一会换一个花样 只会...将这个IT-标准化（中国）有限公司-网络拓朴图-完...
信管第19章IT管理标准化笔记
2301_78583973的博客
03-25 586
显而易见，不同层次标准化活动的协商一致程度是不同的，所制定标准的适用范围也是不同的。依据制定标准的参与者所涉及的范围，也就是标准的适用范围，可将标准分为国际标准、国家标准、行业标准、团体标准、地方标准、企业标准等。国内外发布了较多的信息系统与软件工程、新一代信息技术以及信息技术服务相关的标准规范，有关标准为信息系统相关活动提供了最佳实践、规范要求等内容，相关信息系统活动需要根据活动的内容、预计达成的目标和技术使用情况等，遵循有关标准的规定和要求，从而确保有关活动的有效性和规范性等。指与符号相关的标准。
IT标准化与定制化如何抉择？
weixin_33721344的博客
04-28 363
80/20法则       我相信你们绝大多数人都碰上过神奇的80/20比例。一些有趣的例子如“世界上80%的财富掌握在20%的人手里”，“80%的问题是由20%的硬件/软件所导致的”，“用80%的时间去倾听客户，用20%的时间设计方案解决问题”等等。80/20法则可以适用于生活中许多情境中。       现在请思考一下您的业务。除非您是某新兴行业的先锋，否则80/20法则就可以用来衡量您在竞争市...
IT服务管理标准化解决方案实践
ITIL之家公众号
07-20 1401
公众号回复：干货，领取价值58元/套IT管理体系文档公众号回复：ITIL教材，领取最新ITIL4中文教材正文前言近年来，企业信息化已经成为一股热潮，为企业所重视，但整体环境却限制了企业信息...
IT领域标准化浅谈（二）：中国IT领域标准制定工作程序
RukeyLee's Tech Blog
03-07 3288
IT领域标准化浅谈（二）：中国IT领域标准制定工作程序   我国国家标准制定阶段的划分和流程如下表所示：   阶段代码 阶段名称 阶段任务 阶段成果 完成周期  主要工作 00 预阶段 提出新工作项目建议 PWI   生成的文件： --强制性/推荐性国家
arcgis数据处理归一化和标准化.tbx
08-28
ARCGIS数据处理标准化和归一化的处理工具箱
Data Normalization and Standardization：数据的归一化和标准化-matlab开发
05-30
数据的归一化和标准化是数据预处理的重要步骤，在机器学习、数据分析以及人工智能等领域中扮演着关键角色。MATLAB作为一种强大的数值计算环境，提供了丰富的工具和函数来执行这些任务，以优化模型性能并提高算法效率...
归一化和标准化是否改变数据分布的问题
热门推荐
weixin_44191286的博客
12-21 1万+
归一化和标准化关于是否改变原始数据分布的探讨归一化归一化的目的归一化的优点常见的数据归一化方法标准化 最近在做关于ECG的降噪实验，在数据处理过程中需要进行归一化的操作，因此对常见的标准化和归一化做一下总结。 归一化 归一化的目的 将数值变为（0,1）之间的小数 把有量纲的表达式变为无量纲的表达式 归一化的优点 提升模型的收敛速度 提升模型的精度 深度学习中数据归一化可以防止模型梯度爆炸 ...
IT-标准化-系列-14.用-博客三剑客-写博客
weixin_33827731的博客
06-17 137
有人说写博客…说写吧! 那有博客三剑客 下面我来介绍: 剑客 1:红蜻蜓抓图精灵-截图利器 剑客 2:Windows Live Writer-写作利器 剑客 3:Batch Photo WaterMark-水印利器 要想知道为什么…请跟我来! 1. 看到图1中桌面有一个Windows Live Writer文件夹,这是用于存放我的博图之处,如图1所示:     红晴蜓抓图精灵-...
企业IT系统标准化运维解决方案.ppt
02-13
企业的关键应用越来越多(R3,BW,EP,XI…),系统之间和外部系统的连接(K系统,EDI等)连接增多,数据量增长,监控和管理的工作量,复杂度和难度日益提高 业务与IT分离,缺乏有效的协作与沟通,组织架构难于满足IT服务于业务的宗旨 系统变更缺少科学有效的控制手段和审批流程,数据的完整性和一致性缺乏保证 用户和支持部门缺乏高效的沟通机制,事件和问题的处理缺少跟踪,流转,升级以及进度监控,服务质量难以保证 缺乏高质量的问题处理办法和诊断工具 缺乏统一的运维技术平台来帮助团队提高工作效率和被动的工作局面
IT服务标准化知识体系攻略（至简）
2401_86036024的博客
08-18 1693
标准是为了在一定范围内获得最佳秩序 ，经协商一致制定并由公开机构批准共同使用和重复使用的和中规范性文件。标准是标准化活动的主要成果之一。国家标准的制定有一套正常程序，分为预阶段、立项阶段、起草阶段、征求意见阶段、审查阶段、批准阶段、出版阶段、复审阶段以及废止阶段。本文主要介绍标准的分类、IT服务国际标准体系、IT服务国家标准及行业标准体系。
第11章 标准化知识与IT服务相关标准
hongyangcao的博客
07-18 1267
本章对标准化基础知识、IT服务管理国际标准、IT服务管理国家标准和行业标准等内容进行详细介绍。目的在于使系统规划与管理师对IT服务各标准的具体要求及其相互关系有所领悟和理解，为系统规划与管理师在进行IT资源配置、IT服务项目管理与实施以及人员绩效考核等工作提供参考和依据，也可为系统规划与管理师的职业发展、从业要求和具体工作起到规范与指导作用。
IT运维服务规范标准与实施细则
网络安全
03-23 2261
本部分规定了 IT 运维服务支撑系统的应用需求，包括 IT 运维服务模型与模式、 IT 运维服务管理体系、以及 IT 运维服务和管理能力评估与提升途径。
变量的归一化
09-26 3006
归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。 在多种计算中都经常用到这种方法。 据特征值进行分类的时候，如果所有变量位于同一值域范围内，利用这些变量一次性算出距离值是有意义的。 比如在统计房与CPI、GDP等关系时，需要进行归一化处
IT运维标准化的实施方法
kl_end的博客
07-19 590
此外，很少有公司能够确保在项目实施的每个阶段，所有的项目成员都能完成自己的工作职责。实践证明，"组织准备度"（组织为变革准备就绪的程度）的方法是行之有效的，它囊括了项目成功所需的所有关键步骤。其他能降低项目失败概率的方法还包括为测试新流程进行试点，用分析手段保证有关人员对角色和职责有清晰的了解，以实施预演的方法保证各部门的具体需求在项目周期的早期就被考虑到。自上而下的规划、统筹治理只能够保证公司"做正确的事"，而为了让项目能够取得最后的成功，公司还必须学会"正确地做事"。本文摘要节选自来源于。...
归一化算法
weixin_45142381的博客
10-11 8013
本节是关于深度学习-归一化算法的相关内容。这是只简单记录部分知识，目的是方便以后复习。
归一化（normalization）、标准化（standarization）
努力努力再努力的博客
02-25 5470
归一化（normalization）、标准化（standarization）    在机器学习领域，不同的评价指标（及特征向量中的不同特征就是所描述的不同评价指标），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，需要进行数据的标准化处理，已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之后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对...
数据归一化和标准化
最新发布
04-24
<think>好的，用户现在想了解如何对天线数据集进行归一化和标准化处理，以便转换为适合训练的CSV格式。我需要结合之前的对话内容来给出合适的回答。首先，回顾一下用户之前的问题，他们需要将天线数据的前四列作为结构参数，后200列为不同频点的S11值，转换为CSV格式。现在用户进一步询问数据预处理中的归一化和标准化步骤。 首先，我需要确定用户的数据结构。之前的回答中提到前四列是结构参数（比如L, W, H, d），后面的列是S11参数值。现在用户需要进行归一化和标准化处理，可能需要区分对待结构参数和S11值，因为它们的量纲可能不同。例如，结构参数可能是毫米或厘米，而S11是分贝或其他单位。所以，可能需要不同的处理方式。 接下来，用户需要了解归一化和标准化的区别。归一化通常指将数据缩放到[0,1]区间，而标准化则是将数据调整为均值为0，标准差为1。这两种方法的应用场景不同，归一化对异常值敏感，标准化更适合大多数机器学习算法，尤其是涉及距离计算的模型。 然后，我需要考虑如何在实际操作中应用这些方法。使用Python的pandas和scikit-learn库是比较常见的做法。可能需要分别对结构参数和S11参数进行处理，或者统一处理所有特征。需要给出代码示例，比如使用MinMaxScaler和StandardScaler，并解释每个步骤的作用。 另外，用户可能想知道在什么时候进行这些预处理步骤。是在数据合并到CSV之前还是之后？根据之前的回答，数据转换是在合并到CSV时进行的，所以预处理应该在合并后的数据集上进行。但如果是多个文件合并，可能需要先合并再处理，或者逐个处理后再合并。需要明确步骤顺序。 还需要注意，归一化和标准化后的数据需要保存到CSV中，以便后续训练使用。要提醒用户保存时不要包含索引，并验证处理后的数据范围是否符合预期，比如归一化后的数据是否在0-1之间，标准化后的均值和标准差是否正确。 可能用户还会关心是否需要区分训练集和测试集，在预处理时是否需要分开处理。但根据当前问题，用户可能只是需要整体的处理步骤，所以暂时可以假设整个数据集的处理，后续再考虑训练测试分割时的注意事项。 最后，根据用户之前的引用，比如引用[2]中提到线性方法的局限性，可能需要提到数据预处理如何帮助模型更好地捕捉非线性结构，但这点可能稍微超出当前问题的范围，可以简要提及或留到相关问题中。 总结步骤应该是：加载数据，区分结构参数和S11参数，选择归一化或标准化的方法，应用处理，合并数据，保存为CSV。同时需要给出代码示例，并解释关键点，如列的选择、处理顺序、验证方法等。</think>以下是对天线数据集进行归一化/标准化处理的完整解决方案，结合工程实践和机器学习预处理要求： ### 一、数据处理流程设计 1. **参数类型区分处理** - 结构参数（前4列）：建议采用标准化（Z-score），消除不同物理量纲的影响 $$ x' = \frac{x - \mu}{\sigma} $$ - S11参数（后200列）：推荐Min-Max归一化，保留频响曲线形态特征 $$ x_{norm} = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}} $$ 2. **处理顺序**（基于前次转换结果） 原始数据 → 格式转换（上次处理） → 特征工程 → 归一化 → 训练用CSV[^1] ### 二、Python实现代码 ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler # 读取已转换的CSV df = pd.read_csv('antenna_dataset.csv') # 分离特征类型 structural_params = df.iloc[:, :4] # 前4列结构参数 s11_features = df.iloc[:, 4:] # 后200列S11参数 # 创建预处理管道 structural_scaler = StandardScaler() s11_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) # 执行预处理 structural_processed = structural_scaler.fit_transform(structural_params) s11_processed = s11_scaler.fit_transform(s11_features) # 合并数据集 processed_data = pd.DataFrame( data=np.hstack([structural_processed, s11_processed]), columns=df.columns ) # 保存处理结果（添加预处理标记） processed_data.to_csv('antenna_dataset_normalized.csv', index=False) ``` ### 三、关键参数验证 1. **标准化验证** ```python assert np.allclose(structural_processed.mean(axis=0), 0, atol=1e-5) assert np.allclose(structural_processed.std(axis=0), 1, atol=1e-5) ``` 2. **归一化验证** ```python print(f"S11值域验证: Min={s11_processed.min():.2f}, Max={s11_processed.max():.2f}") # 应输出: Min=0.00, Max=1.00 ``` ### 四、工程实践建议 1. **参数保存** - 将scaler对象通过joblib保存，确保推理阶段使用相同参数 ```python from joblib import dump dump(structural_scaler, 'structural_scaler.joblib') dump(s11_scaler, 's11_scaler.joblib') ``` 2. **混合处理方法** 当存在多个物理量纲时，可对每个结构参数单独标准化： ```python for param in ['L', 'W', 'H', 'd']: scaler = StandardScaler() df[param] = scaler.fit_transform(df[[param]]) ``` ### 五、可视化验证（可选） 绘制处理前后参数分布对比： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10,4)) plt.subplot(121) plt.hist(structural_params['L'], bins=30) plt.title('原始结构参数分布') plt.subplot(122) plt.hist(structural_processed[:,0], bins=30) plt.title('标准化后分布') plt.show() ```
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