18、python数据标准化简单处理、归一化、正态化

本文深入讲解了数据标准化的两种常见方法:0-1标准化和正态标准化,详细介绍了这两种方法的适用场景和具体实现步骤,包括如何使用sklearn库进行数据预处理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

数据标准化:是指将数据按比例缩放,使之落入到特定区间
 

1  进行0-1 表转化计算公式

使用环境: 在聚类分析,主成分分析的时候,因为量纲不一所以需要

# 导入归一化方法
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
mms = MinMaxScaler()

# 调用方法对数据进行归一化处理

data['X_train'] = mms.fit_transform(data['X_train'])

X_train :需要做归一化处理的数据列、或者数据框

2  正态标准化

使用环境:线性回归需要数据呈现正态分布趋势、其他的聚类等及机器学习的场景

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

stdsc=StandardScaler()

iris_data=stdsc.fit_transform(iris_data)
iris_data:需要做正态标准化处理的数据列、或者数据框

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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