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第六篇:数据预处理(三) - 数据标准化

 前言

       在进行缺失,异常处理之后,往往要对数据进行变换。

       变换有多种情况,主要是以下两种:

       - 规范化:对数据进行一定比例的缩放,让它实质落入某个具体区间。
       - 离散化:将连续型数据转化为离散化。

规范化

       数据规范化非常容易实现,调用scale函数即可:

       技术分享

       它的具体变换步骤是特征值减去所有特征的均值再除以标准差。

       结果区间为-1到1。如果要0-1的,则将结果平方。

离散化

       离散化可自行写代码来实现:

       技术分享

 

小结

       较之前面几个预处理阶段,本文所讲解的标准化阶段还是比较容易掌握的。 

第六篇:数据预处理(三) - 数据标准化