【sklearn实例】5--数据标准化/归一化

最新推荐文章于 2025-06-20 17:18:24 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-20 17:18:24 发布 · 4.1k 阅读

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本文介绍了数据标准化的z-score方法和归一化的min-max方法，详细阐述了为何要进行标准化和归一化，包括提升模型收敛速度和精度。适用场合包括距离计算和PCA等。在sklearn库中，通过fit和transform操作可实现数据的标准化和归一化处理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1 标准化&归一化

Standardization: z-score标准化

将数据均值转化为0，标准差转化为1。处理后的数据符合标准正态分布。

Normalization: min-max归一化（0 ~ 1）

利用最大最小值，将数据进行线性转化，范围落在（0 ~ 1）。

归一化到任意区间（a ~ b）

（1）首先找到原样本数据集的最小值Min及最大值Max

（2）计算系数：k=（b-a)/(Max-Min)

（3）得到归一化到[a,b]区间的数据：Y=a+k(X-Min) 或者 Y=b+k(X-Max)

2 为何要标准化/归一化

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