1.2 数据标准化变换

最新推荐文章于 2024-02-15 19:58:26 发布
原创 最新推荐文章于 2024-02-15 19:58:26 发布 · 3.6k 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#matlab

本文介绍了数据标准化变换中的两种方法：离差标准化和标准差标准化。离差标准化通过将数据映射到[0,1]区间进行变换；标准差标准化则涉及数据的均值和标准差，其取值范围不限于[0,1]，且可能出现负值。在MATLAB中，可以使用zscore和rscore函数进行这两种变换。" 81042832,7835117,Linux内核定时器：高精度与低精度实现解析,"['Linux内核开发', '定时器机制', '系统编程', '内核配置']

紧接上文
1.离差标准化：对原始数据的一种线性变换，将原始数据的数值映射到【0,1】区间，公式如下：
在这里插入图片描述
用x到最小值的距离除以最大值到最小值的距离，也可理解为最小值为起点，最大值为终点，各点到起点的距离占总路程的比率。
2.标准差标准化：相信大家在概率论与数理统计已经学过，这里我简单的说下
在这里插入图片描述

这种方法用的十分广泛，x杠（我不知道上划线咋搞，先这么叫吧）为原始数据均值，分母为原始数据的标准差。这种方法与上面不同，他的取值范围不仅限于[0,1]并且可能会出现负值。（在MATLAB中一般是按照列对矩阵进行处理）

调用格式：
Z = zscore(X)
[Z,mu,sigma] = zscore(X)
[…] = zscore(X,1)
[…] = zscore(X,flag,dim)

举例：

% 调用rand函数产生一个10行，4列的随机矩阵，每列是不同的分布
x = [rand(10,1), 5*rand(10,1), 10*rand(10
最低0.47元/天 解锁文章
数据变换：如何对数据进行变换操作，实现数据标准化？
AI天才研究院
08-28 1139
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 数据标准化是指将原始数据转换为满足某种特性或规律的数据。比如说，我们希望将所有的客户分数从0到1之间标准化，则称之为数据标准化。数据的标准化是机器学习中的一个重要环节，它可以极大的增强模型的泛化能力，提升模型的效果。同时，数据标准化也是一个非常有用的操作，因为不同
【MATLAB统计分析与应用100例】案例006：matlab数据的标准化变换
「 刘一哥与GIS的故事」
12-13 1275
文章目录1. 调用rand函数产生一个10行，4列的随机矩阵，每列服从不同的均匀分布2. 调用zscore函数对x进行标准化变换（按列标准化），返回变换后矩阵xz，以及矩阵x各列的均值构成的向量mu，各列的标准差构成的向量sigma3. 变换结果 1. 调用rand函数产生一个10行，4列的随机矩阵，每列服从不同的均匀分布 x = [rand(10,1), 5*rand(10,1), 10*rand(10,1), 500*rand(10,1)] 2. 调用zscore函数对x进行标准化变换（按列标准化）
【数据处理】离差标准化
六月渔烬的博客
02-15 3281
离差标准化是一种原理和实现都很简单的数据归一化方法。
极差归一化
baidu_39452027的博客
08-29 1万+
极差归一化
Python数据预处理-数据标准化（归一化）及数据特征转换
Trisyp的博客
04-18 2万+
一、数据标准化（归一化） 首先，数据标准化处理主要包括数据同趋化处理（中心化处理）和无量纲化处理。同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。无量纲化处理主要为了消除不同指标量纲的影响，解决数据的可比性，防止原始特征中量纲差异影响距离运算（比如欧氏距离的运算）。...
matlab标准化还原,1.2基于MATLAB的数据预处理（标准化变换部分）
weixin_34463228的博客
03-17 2136
紧接上文1.离差标准化：对原始数据的一种线性变换，将原始数据的数值映射到【0,1】区间，公式如下：用x到最小值的距离除以最大值到最小值的距离，也可理解为最小值为起点，最大值为终点，各点到起点的距离占总路程的比率。2.标准差标准化：相信大家在概率论与数理统计已经学过，这里我简单的说下这种方法用的十分广泛，x杠(我不知道上划线咋搞，先这么叫吧)为原始数据均值，分母为原始数据的标准差。这种方法与上面不同...
java 数据归一化,数据变换-归一化与标准化
weixin_30045597的博客
03-20 2246
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...
深度学习炼丹-数据标准化
专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。
02-07 2182
当我们处理的数据具有不同尺度时，执行数据标准化操作是很有必要的。本文给出了数据标准化(Normalization)的定义、常用方法以及为什么要做数据标准化，并给出相关代码实现。最后将Normalization概念应用于图像领域，并给出实现的相关细节以及示例代码。
Python数据分析与可视化学习笔记（一）数据分析与可视化概述1.1 数据分析1.2 数据可视化1.3 数据分析与可视化常用工具
qq_27851579的博客
07-07 735
数据分析与可视化（一） 1.1 数据分析 1.1.1 数据、信息与数据分析 1.1.2数据分析与数据挖掘的区别 1.1.3数据分析的流程 1.2 数据可视化 1.3 数据分析与可视化常用工具 1.4 Python数据分析与可视化常用类库 1.1 数据分析 1.1.1 数据、信息与数据分析 数据 ： 数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数
标准化和归一化，请勿混为一谈，透彻理解数据变换
热门推荐
夏洛克江户川
10-21 8万+
标准化与归一化1、标准化(Standardization)和归一化(Normalization)概念1.1、定义1.2、联系和差异一、联系二、差异1.3、标准化和归一化的多种方式2、标准化、归一化的原因、用途3、什么时候Standardization，什么时候Normalization4、所有情况都应当Standardization或Normalization么5、一些其他的数据变换方式5.1、l...
数据的标准化（离差标准化、log函数转换、atan函数转换、z标准化）
自渡
11-01 2万+
源：https://blog.csdn.net/bbbeoy/article/details/70185798 引入 评价是现代社会各领域的一项经常性的工作，是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大，所面临的评价对象日趋复杂，如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理，必须全面地从整体的角度考虑问题，多指标综合评价方法应运而生。所谓多指标综合评价方法，就是把描述评价对象不同方...
归一化，去中心化，标准化和欧拉变换
视觉小新的博客
07-21 3348
1、Normalization 归一化和标准化没有特别的分界 在图像里的归一化一般是将图像的灰度值归一化到0-1或者0-255。 在机器学习中一般对数据标准化为正态分布，均值为0，方差为1。 去中心化，是将变量减去一个均值得到的就是去中心化的变量。 2、欧拉公式 用一组正交基sin/cos函数（信号）合成表示原信号。分解得到的一系列sin/cos函数（信号）经过欧拉公式变换为复数形式，一个复数就能同时表示分解的信号的分量的相位和幅度，其中相位表示cos/sin起振的角度，幅度是信号强度。 .
数据预处理之标准化
学苑新空
03-23 4938
数据分析只数据标准化处理
随机变数的标准化
HunGRy_FOOliSHhh的博客
12-31 5063
随机变数的标准化 描述 由随机变数X经过简单计算得到的随机变数Z，其E(Z) = 0， s(Z) = 1（标准差）。这一过程被称为随机变数的标准化。 Z的期待值与标准差 上面的式子展开： 根据aX+b的期望公式， 并结合Z的展开式，可以得到Z的期望为： 根据aX+b的标准差公式： 并结合Z的展开式，可以得到Z的标准差公式为： 由于经标准化后的随机变量的数学期望为0、方差为1，从而使在许多问题中易于处理 ...
数据变换-归一化与标准化
@码农充电站的专栏
11-30 1588
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。
数据预处理：数据的正态化和标准变换
weixin_43899514的博客
03-25 2万+
一、正态数据 正态数据的分布是一个钟型分布，数据点的分布是中间高两边低的，例如一个学校里学生的身高。特别高和特别低的都少，高度居中的人较多。如下图（其中x轴为数据的取值，y轴为对应取值的频率） 二、数据需要正态化的原因 很多统计学的理论，如线性回归、假设检验和参数估计等，很多地方需要数据的分布为正态。而现实中的数据不一定服从正态或者是标准正态，因此需要对数据进行正态化，才可以使用已有的一些模型。有时候，模型的表现不好，可能跟数据的预处理有很大的关系。 三、两个指标判断是否是正态 数据一般有两个指标，样本均
二、数据变换：简单函数、标准化和特征工程
Ee总是学不会的博客
08-04 1848
本文介绍了数据预处理中的常见技术，包括简单函数变换、标准化和特征工程。文章讨论了每种技术的作用和用法，并提供了实际案例解释。在简单函数变换方面，文章介绍了对数、指数、平方根、倒数、正切和双曲正切变换。在标准化方面，文章讨论了z-score、最小-最大、单位向量和Normalization标准化。在特征工程方面，文章介绍了分类变量处理和特征选择技术，包括独热编码、标签编码、二进制编码、相关性分析、卡方检验、岭回归和L2正则化。
01字串变换
JJ001210的博客
03-31 1470
问题描述 　　s01串初始为"0" 　　按以下方式变换 　　0变1，1变01 输入格式 　　1个整数(0~19) 输出格式 　　n次变换后s01串 样例输入 3 样例输出 101 数据规模和约定 　　0~19 import java.util.Scanner; public class 递归01字串 { /** * s01串初始为"0" 按以下方式变换 0变1，1变01 ...
机器学习中之规范化，中心化，标准化，归一化，正则化，正规化
answer3lin的博客
12-11 1万+
一、归一化，标准化和中心化 广义的标准化： （1）离差标准化(最大最小值标准化） （2）标准差标准化 （3）归一化标准化 （4）二值化标准化 （5）独热编码标准化 归一化 （Normalization）、标准化 （Standardization）和中心化/零均值化 （Zero-centered） 标准化 数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放（scale），使之落入...
谱标准化
最新发布
07-15
谱标准化是一种用于消除光谱数据中非目标因素影响的技术，广泛应用于光谱分析领域。该技术的核心目标是提升光谱数据的可比性和一致性，从而提高后续分析（如分类、定量分析等）的准确性。以下是关于谱标准化技术原理和应用场景的详细说明： 1. **技术原理** 谱标准化通常基于数学变换方法，旨在消除光谱数据中的系统性偏差，例如仪器响应差异、环境条件变化、样品制备不一致等。常见的方法包括： - **基线校正**：通过多项式拟合或迭代方法去除光谱基线漂移。 - **归一化**：将光谱数据缩放到特定范围（如0到1），常见的方法包括最小-最大归一化和Z-score标准化。 - **多元散射校正（MSC）**：用于消除散射效应的影响，适用于近红外光谱数据。 - **标准正态变量变换（SNV）**：对每个样本的光谱进行均值中心化和标准差归一化，适用于消除颗粒度和表面反射的影响。 2. **应用场景** 谱标准化技术广泛应用于多个领域，包括但不限于： - **农业与食品检测**：例如通过近红外光谱分析农产品成分时，消除样品颗粒度和湿度差异的影响。 - **环境监测**：在大气或水质光谱检测中，减少仪器漂移或温度变化对测量结果的影响。 - **医学诊断**：在生物组织光谱分析中，提高不同时间或设备采集数据的一致性。 - **材料科学**：在材料成分分析中，确保不同批次或仪器数据的可比性。 3. **实施步骤** 实施谱标准化通常包括以下步骤： - 数据采集：获取原始光谱数据。 - 预处理：去除噪声、平滑数据。 - 标准化方法选择与应用：根据数据特性和需求选择合适的标准化方法。 - 验证：通过交叉验证或外部验证评估标准化效果。 4. **示例代码** 以下是一个使用Python实现SNV（标准正态变量变换）的示例代码： ```python import numpy as np def snv(data): # data: 二维数组，行表示样本，列表示波长点 mean = np.mean(data, axis=1, keepdims=True) std = np.std(data, axis=1, keepdims=True) return (data - mean) / std # 示例数据 spectra_data = np.array([[1.2, 1.5, 1.8], [2.0, 2.4, 2.9], [3.1, 3.3, 3.6]]) snv_data = snv(spectra_data) print(snv_data) ```
评论
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