首页 > 代码库 > 数据的归一化和标准化

数据的归一化和标准化

归一化:

----把数据变成(0,1)之间的小数

----把有量纲表达式变成无量纲表达式

归一化算法有:

1、线性转化: y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)

2、对数函数转化:y=log10(x)

3、反余切函数转换:  y=arctan(x)*2/PI

 

---------------------------------------------------------------------------

规范化:

----把数据按比例缩放,使之落入一个小的空间里

1.最小-最大规范化(线性变换)

     y=( (x-MinValue) / (MaxValue-MinValue) )(new_MaxValue-new_MinValue)+new_minValue

2.z-score规范化(或零-均值规范化)

 y=(x-X的平均值)/X的标准差

 优点:当X的最大值和最小值未知,或孤立点左右了最大-最小规范化时, 该方法有用

3.小数定标规范化:通过移动X的小数位置来进行规范化

 y= x/10的j次方  (其中,j使得Max(|y|) <1的最小整数

4.对数Logistic模式:

     新数据=1/(1+e^(-原数据))

5.模糊量化模式:

新数据=1/2+1/2*sin[PI/(极大值-极小值)*(X-(极大值-极小值)/2) ]       X为原数据

数据的归一化和标准化