Kmeans聚类①——数据标准化&归一化&正则化

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数据分析目录：
一、Excel系列——四大常用函数及十大高级图表
二、SQL系列——性能优化/多表关联/窗口分析函数等
三、统计学系列——概率论/置信区间/相关/抽样等
四、Pandas系列——数据读取/清洗/规整/分析实战等
五、Python做图系列——箱型图/散点图/回归图/热力图等
六、业务积累系列——流水预测/精细化运营/排序算法等
七、Kmeans系列——原理/评价指标/RFM实战等
八、决策树系列——算法原理/调参/python实现/项目实战
九、贝叶斯系列——算法原理/3种模型/文本分类实战
十、神经网络系列——BP算法原理/最小二乘法/项目实战

在进行机器学习之前，经常需要对训练数据进行标准化/归一化/正则化，为什么呢？（**文末有大礼赠送**）

1、去除量纲的影响，将有量纲的数值变成无量纲的纯数值；
2、解决各特征之间数值差异过大的问题，比如一个向量（uv:10000, rate:0.03,money: 20)，如果要与其它向量一起计算欧氏距离或者余弦相似度时，会向uv倾斜非常严重，导致其余2个特征对模型的贡献度非常低
3、提升训练的速度，防止过拟合

一、Z-score标准化

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Z-score标准化是将数据变成均值为0，标准差为1的分布，此方法比较适合于本身较符合正太分布的数据集。有2种方法，1是基于python本身函数计算，如下：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('chat.csv',encoding='gbk')
df = data.values
x = df[:,:4]
print(x[:3])

通过调用x.mean和x.std()，可以看到均值为0，标准差为1

x = (x-x.mean())/x.std()
print(x.mean(),x.std())
print(x[:3])

另1种是直接调用sklearn库

from sklearn import preprocessing
t= preprocessing.StandardScaler().fit