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特征处理:一点经验
一、特征向量的归一化
首先需要明确,特征向量的归一化与特征向量的尺度归一化有本质的区别。特征向量的归一化是entrywise,也就是针对的每一个向量元素;特征向量的尺度归一化则是将向量变换到“长度”为1的空间上。
1、线性函数转换,表达式如下:
y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)
2、对数函数转换,表达式如下:
y=log10 (x)
3、反余切函数转换 ,表达式如下:
y=arctan(x)*2/PI
4、减去均值,乘以方差:
y=(x-means)/ variance
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