机器学习中的特征缩放(feature scaling)浅谈

引言

在运用一些机器学习算法的时候不可避免地要对数据进行特征缩放(feature scaling),比如:在随机梯度下降(stochastic gradient descent)算法中,特征缩放有时能提高算法的收敛速度。

什么是特征缩放

特征缩放的目标就是数据规范化,使得特征的范围具有可比性。它是数据处理的预处理处理,对后面的使用数据具有关键作用。

机器算法为什么要特征缩放

特征缩放还可以使机器学习算法工作的更好。比如在K近邻算法中,分类器主要是计算两点之间的欧几里得距离,如果一个特征比其它的特征有更大的范围值,那么距离将会被这个特征值所主导。因此每个特征应该被归一化,比如将取值范围处理为0到1之间。
第二个原因则是,特征缩放也可以加快梯度收敛的速度。

特征缩放的一些方法

调节比例(Rescaling)

这种方法是将数据的特征缩放到[0,1]或[-1,1]之间。缩放到什么范围取决于数据的性质。对于这种方法的公式如下:

x=xmin(x)max(x)min(x)

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