特征处理——归一化和标准化

特征处理——归一化和标准化

在机器学习中，一个常见的问题是如何处理不同特征之间的量纲不同的情况。这个问题通常可以通过特征处理来解决。本文将介绍两种常见的特征处理方法：归一化和标准化，并使用Python中的scikit-learn库对特征进行处理。

1. 归一化处理

归一化是一种将特征缩放到[0, 1]范围内的处理方法。其公式如下：

X_norm = (X - X.min()) / (X.max() - X.min())

其中，X代表原始特征矩阵，X.min()和X.max()分别代表特征矩阵中的最小值和最大值。

下面是使用scikit-learn库实现归一化的代码：

from sklearn import preprocessing
import numpy as np

# 定义原始特征矩阵
X = np.array([