数据预处理——规范化

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原创 最新推荐文章于 2026-05-30 12:29:59 发布 585 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
数据预处理-数据变换-规范化 为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析。 主要有：最小-最大规范化；零-均值规范化；小数定标规范化 数据如下图： # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np datafile = '../data/normali... 阅读详情

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处理流程https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40807247/article/details/82793220#commentBox

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1. 数据预处理-数据归一化和数据规范化 数据预处理-数据归一化和数据规范化 1. 数据归一化1.1. 作用 把数据映射到[0,1]的区间中 把有量纲形式变成无量纲形式 1.2. 算法1.2.1. 最小-最大归一化Y=X−XminXmax−XminY = \frac{X - Xmin}{Xmax - Xmin} 把X的值映射到[0, 1] 的区域中，因为必有X < Xmax，所以分子(X - Xmin) < 分母(Xmax - Xmi 阅读详情

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