最值归一化：把所有的数据映射到[0,1]之间。
x = x − x m i n x m a x − x m i n large x=frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}} x=xmax−xminx−xmin
下面使用np实现最值归一化。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #生成数据 X=np.random.randint(0,10,(30,2)) X=np.array(X,dtype=float)
观察归一化之前的数据分布。
plt.scatter(X[:,0],X[:,1]) plt.show()
进行最值归一化。
X[:,0]=(X[:,0]-np.min(X[:,0]))/(np.max(X[:,0])-np.min(X[:,0])) X[:,1]=(X[:,1]-np.min(X[:,1]))/(np.max(X[:,1])-np.min(X[:,1]))
再次观察分布，可以发现数据都被映射到了[0,1]之间。
plt.scatter(X[:,0],X[:,1]) plt.show()均值方差归一化 Standardization
x
=
x
−
x
m
e
a
n
x
s
t
d
large x=frac{x-x_{mean}}{x_{std}}
x=xstdx−xmean
均值方差归一化也叫做数据标准化，适用于数据分布没有明显边界的情况：可能存在极端数据。例如，假设100个数据中，99个都分布在[0,100]之间，而剩下的一个大小为10000，那经过最值归一化，10000显然映射为了1，而其他数据则都在[0,0.01]之间。
X=np.random.randint(0,10,(30,2)) X=np.array(X,dtype=float) plt.scatter(X[:,0],X[:,1]) plt.show()
X[:,0]=(X[:,0]-np.mean(X[:,0]))/np.std(X[:,0]) X[:,1]=(X[:,1]-np.mean(X[:,1]))/np.std(X[:,1]) plt.scatter(X[:,0],X[:,1]) plt.show()
