归一化与标准化

最新推荐文章于 2025-02-24 13:33:03 发布
最新推荐文章于 2025-02-24 13:33:03 发布
阅读量2.5k 收藏 6
点赞数
分类专栏： 机器学习算法总结
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/YQMind/article/details/84789655
版权
归一化和标准化是数据预处理的重要步骤，用于调整特征的尺度。归一化将数据缩放至0-1区间，而标准化则使数据服从均值为0、方差为1的标准正态分布。标准化有利于保持样本间距，适合梯度下降求解的模型如线性回归。某些模型如决策树对特征尺度不敏感，不需要标准化。在使用梯度下降的算法中，如KNN、k-means，标准化是必要的。了解何时进行数据标准化对提升模型性能至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

归一化： 将某一列特征的值缩放到0到1之间
x − m i n m a x − m i n \frac{x-min}{max-min}

最低0.47元/天 解锁文章
归一化方法
Jiashilin
05-04 3639
两种常用的归一化方法： （1）min-max标准化 （2）Z-score标准化方法 1.min-max标准化（Min-Max Normalization）（线性函数归一化） 定义：也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使得结果映射到0-1之间。 本质：把数变为【0,1】之间的小数。 转换函数：（X-Min）/(Max-Min) 如果想要将数据映射到-1,1，则将公式换成：（X-Mean...
sklearn标准化,归一化 python熵权法的实现
rglkt的博客
07-26 3257
补一下上次文章的坑,有关标准化和归一化的问题. 标准化:(X-E(x))/D(x) 归一化: (X-min)/(max-min) 两个的具体差别我的感受不是特别深刻,用的比较多的是归一化. from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler mm = MinMaxScaler() mm_data = mm.fit_transform(X) origin_data = mm.inverse_transform(mm_data) X=mm_data from skle
【数字IC设计】数据处理——归一化
最新发布
m0_51179832的博客
02-24 891
归一化（Normalization）是数字信号处理（DSP）和数字IC设计中的核心操作，尤其在通信系统、机器学习硬件加速、传感器数据处理等领域广泛应用。其目标是将数据调整到特定范围或分布，以简化后续计算、提升精度或适配硬件资源。
归一化、标准化、单位化方法的总结
易大飞
07-20 1万+
无论传统图像处理，还是深度学习，我们经常会听说存在L1 normalization，L2 normalization，那么这些归一化是什么呢？在统计学习中，归一化的具体作用是归纳归一样本的统计分布性。归一化在0~1之间是统计的概率分布，归一化在-1~+1之间是统计的坐标分布。即该函数在（负无穷，正无穷）的积分为1。 下图为pytorch官网normalize的定义和实现方程 从公式中可以看出这是一个Lp normalize，p表示1,2，...，n。sigma是一个极小的小数，为了防止分母为
熵值法确定权重算法及Matlab实现
Mo181111的博客
03-02 4154
一、基本原理 在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。 根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大，其熵值越小。 二、熵值法步骤 1. 选取n个国家，m个指标，则为第i个国家的第j个指标...
熵值法
热门推荐
fsfsfsdfsdfdr的博客
10-27 7万+
一、基本原理 在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。 根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大，其熵值越小。 在信息论中，熵是对不确定性信息的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，...
概率分布的熵归一化（Entropy Normalization）
Paper weekly
01-03 3439
©PaperWeekly 原创 ·作者 | 苏剑林单位 | 追一科技研究方向 | NLP、神经网络在上一篇文章《从熵不变性看 Attention 的 Scale 操作》中，我们从熵不变性...
【知识分享】归一化与标准化
qq_48185833的博客
03-30 430
分享有关数据预处理知识--归一化和标准化的相关知识
掌握数据归一化与标准化的技巧及应用
归一化与标准化是数据预处理的重要环节，它们在机器学习、数据分析、统计学以及多种数据密集型领域中得到广泛应用。本知识点将深入解析归一化和标准化的概念、方法及应用场景。 ### 归一化 归一化（Normalization...
java 数据归一化,数据变换-归一化与标准化
weixin_30045597的博客
03-20 2183
一般在机器学习的模型训练之前，有一个比较重要的步骤是数据变换。因为，一般情况下，原始数据的各个特征的值并不在一个统一的范围内，这样数据之间就没有可比性。数据变换的目的是将不同渠道，不同量级的数据转化到统一的范围之内，方便后续的分析处理。数据变换的方法有很多，比如数据平滑，数据聚集，数据概化，数据规范化和属性构造等。本篇文章主要介绍数据规范化，这是一种比较常用，也比较简单的方法。数据规范化是使属性数...
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
评价类问题——熵权法
qq_48345413的博客
07-14 3330
熵权法 文章目录熵权法前言一、理论二、算法步骤例 前言 构建完评价体系后在选择合适的评价方法即可，体系建立应秉持全面、准确、独立的三要素 在评价类问题中，需要兼顾 指标体系 权重 评价方法 通常分为 ①主观：发问卷做调查（容易受到样本个数、样本质量限制）， 找专家赋权（上网查找别的研究报告）等等。 层次分析法（判断矩阵基本上是由个人进行填写） ②客观量化：从数据入手进行赋权 只从数据出发，不考虑问题的实际背景，确定权重时就可能出现与常识相悖的情况。因此其适用于主观因素影响不大时的评价场景，业务经验不会使
归一化和标准化
每一个不曾起舞的日子，都是对人生的辜负。
08-10 1558
归一化：数据平移缩放到0~1，去除量纲，但是对异常点比较敏感 标准化：数据平移缩放到01正态分布，将集中分布的数据打散 其他可选数据处理方式： 缩放到均值为0，方差为1（Standardization——StandardScaler()） 缩放到0和1之间（Standardization——MinMaxScaler()） 缩放到-1和1之间（Standardization——MaxAbsScaler()） 缩放到0和1之间，保留原始数据的分布（Normalization——Normalizer()）
熵值法的原理及python实现(处理excel数据)
weixin_53677354的博客
10-07 1572
它的基本原理是通过计算每个指标的信息熵，衡量该指标在不同样本中的差异程度。信息熵越小，说明该指标在样本间差异越大，包含的信息越多，因此该指标的权重越大；其中，Hj​ 为第 j个指标的信息熵，m 是样本数量，且当 Pij=0 时，定义。其中，Pij​ 表示第 j 个指标的第i个样本的比重值。其中，Wj是第 jjj 个指标的权重，n 是指标的总数。中包含了每个指标的熵值，并在最后一行输出了每个指标的权重。冗余度是信息熵的补数，反映了指标的有效信息。其中，Xij是第j个指标的第i个样本数据，
熵值TOPSIS
王樰沫
12-11 7375
熵值TOPSIS第一步，采用熵值法确定权重。（一）数据归一化处理（二）计算信息熵（三）计算效用价值（四）计算熵权第二步，结合TOPSIS进行综合加权。（一）指标同质化（二）规范化矩阵（三）最优、最劣列值（四）最优、最劣距离（五）综合得分 最近闲来无事，想起之前发了熵值法和TOPSIS法的python代码，但是熵值法和TOPSIS法结合又是怎样的呢？小编接下来将为大家讲述熵值TOPSIS的步骤，具体代码大家自行编制吧。哈哈哈。 其中 ， 表示第 i 个样本第 j 项评价指标的数值。 对于某项指标​
熵权法的步骤原理浅解
weixin_44598996的博客
09-27 1万+
熵权法原理浅析熵权法的计算步骤第一步：判断输入的矩阵中是否存在负数，如果有则要重新标准化到非负区间第二步：计算第j项指标下第i个样本所占的比重，并将其看作相对熵计算中用到的概率第三步：计算每个指标的信息熵，并计算信息效用值，并归一化得到每个指标的熵权熵权法的一些讨论代码 层次分析法最大的缺点就是判断矩阵的确定依赖于专家，如果专家的判断存在主观性的话，会对结果产生很大的影响，而熵权法是一种客观赋权的方法，依据的原理是指标的变异程度越小，所反映的信息量也越少，其对应的权值也应该越低。(这里的客观指的是数据本身可
对熵值法的理解
amy_diary的博客
12-15 1万+
 信息量越大，不确定性越小，熵值越小，权重越大。 信息量越小，不确定性越大，熵值越大，权重越小。 举个栗子： A要发送一个数字1给B。 若不受干扰信息的分布式是： 0%变为0，100%为1，0%为2 ：计算：-sum(p_i*ln(p_i))=0 发送途中受到干扰，此时1产生了变化。 20%可能变为0；50%为1；30%为2:计算：-sum(p_i*ln(p_i))>0 此时
建模笔记——熵值法&熵权法（python）
枠成
08-15 4万+
熵值法&熵权法-python实现 时隔老久，重新整理一下笔记。仅供个人自学使用，读者自行参考 Reference： 存了不知道多久的本地文件 司守奎，python数学实验与建模，2020 https://www.zhihu.com/question/357680646/answer/943628631 https://www.jianshu.com/p/638cb1eaec43 https://blog.youkuaiyun.com/mycafe_/article/details/79285762?biz_i
综合评价方法之熵值法
仁义
06-30 4万+
熵值法计算步骤 选取数据 选取mmm个指标，共nnn个样本，则XijX_{ij}Xij​为第iii个样本的第jjj个指标的数值，i=1,2,3,...n;j=1,2,3...m.i=1,2,3,...n;j=1,2,3...m.i=1,2,3,...n;j=1,2,3...m. 数据标准化处理 各项指标的计量单位以及方向不统一的情况下，需要对对数据进行标准化，为了避免求熵值时对数无意义，可以为每个000值加上较小数量级的实数，如0.010.010.01. （1）对于正向指标(越大越好的指标) X′=Xij
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值