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1、数据标准化方法数据标准化是指将不同格式、不同来源的数据进行统一处理，使其符合特定的 标准和规范。通过数据标准化，可以提高数据的一致性、可比性和可用性，为数据 分析和决策提供可靠的基础。本文将介绍几种常见的数据标准化方法。一、最小-最大标准化(Min-Max Normal ization)最小-最大标准化是一种常见的数据标准化方法，适用于数值型数据。该方法 通过线性变换将原始数据映射到指定的区间，通常是0,1或-1,1。具体的计算公 式如下：x* = fracx - textmin(x)textmax(x) - text min (x) times (text new_max - text ne
2、w_min) + text new_min 其中，(x)为原始数据，(x，)为标准化后的数据，(textmin(x)和(text max(x)分别为原始数据的最小值和最大值,(text new_min )和 (text new_max )为目标区间的最小值和最大值。二、Z-score标准化Z-score标准化是一种常用的数据标准化方法，适用于数值型数据。该方法通 过对原始数据进行均值和标准差的转换，将数据映射为均值为0,标准差为1的分 布。具体的计算公式如下：x= fracx - text mean (x)text std (x) 其中,(x)为原始数据，(x)为标准化后的数据，(textme
3、an(x)p (textstd(x)分别为原始数据的均值和标准差。小数定标标准化是一种适用于数值型数据的简单而有效的标准化方法。该方法 通过将原始数据除以一个固定的基数，使得数据的绝对值小于1。具体的计算公式 如下：x = fracx10其中，(x)为原始数据，(x为标准化后的数据，(d)为使得数据的绝对值小 于1的最小整数。、独热编码(One-Hot Encoding)独热编码是一种适用于分类型数据的标准化方法。该方法将每个分类转换为一 个二进制向量，其中只有一个元素为1,其余元素为0。通过独热编码，可以将分 类数据转换为数值型数据，以便在机器学习算法中使用。例如，对于一个有N个 分类的特征
4、，独热编码将生成N个二进制特征。五、标签编码(LabelEncoding)标签编码是一种适用于有序分类型数据的标准化方法。该方法将每个分类映射 为一个整数值，从。开始递增。通过标签编码，可以将有序分类数据转换为数值型 数据，以便在机器学习算法中使用。六、正则化(Normalization)正则化是一种适用于向量型数据的标准化方法。该方法通过将每个向量除以其 范数，将向量归一化为单位向量。正则化可以保持向量的方向不变，但改变其大小。 常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化。以上是几种常见的数据标准化方法，具体选择哪种方法取决于数据的类型和业 务需求。在实际应用中，可以根据数据的特点和分析目标选择合适的标准化方法， 以提高数据的质量和可用性。