数据归一化是数据预处理中常用的一种技术,它用于将不同特征之间的数据范围进行统一,使得数据具有相似的尺度和分布。在机器学习和数据挖掘任务中,数据归一化可以提高模型的收敛速度、防止特征值之间的差异过大对模型的影响等。
下面是几种常见的数据归一化方法的源代码实现,供大家参考:
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最大最小值归一化(Min-Max Normalization):
def min_max_normalization(data): min_val = min(data) max_val = max(data
数据归一化是数据预处理中常用的一种技术,它用于将不同特征之间的数据范围进行统一,使得数据具有相似的尺度和分布。在机器学习和数据挖掘任务中,数据归一化可以提高模型的收敛速度、防止特征值之间的差异过大对模型的影响等。
下面是几种常见的数据归一化方法的源代码实现,供大家参考:
最大最小值归一化(Min-Max Normalization):
def min_max_normalization(data):
min_val = min(data)
max_val = max(data