变量的归一化

归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。 在多种计算中都经常用到这种方法。

据特征值进行分类的时候，如果所有变量位于同一值域范围内，利用这些变量一次性算出距离值是有意义的。

比如在统计房与CPI、GDP等关系时，需要进行归一化处理。

在统计学中，归一化的具体作用是归纳统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(-∞,+∞)的积分为1　　例如概率中的密度函数就满足归一化条件

　归一化函数举例：

1、线性函数转换，表达式如下：

　　y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)　　说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。

2、对数函数转换，表达式如下

　　y=log10(x)　　说明：以10为底的对数函数转换。

3、反正切函数转换，表达式如下

　　y=atan(x)*2/PI

4、减去均值，乘以方差：

　　　　y=(x-means)/ variance

参见：

http://baike.baidu.com/view/829823.htm

http://www.cnblogs.com/XiaoS/archive/2011/01/22/1942001.html