归一化方法,是数据预处理的一种基本方法之一。对于不同单位和不同数值范围的特征,不适合直接进行比较和建模,需要进行归一化处理。本文将从多个方面对归一化方法进行详细阐述,包括最大最小值归一化、z-score归一化、小数定标规范化、以及sklearn中库的使用。
一、最大最小值归一化
最大最小值归一化,也称为离差标准化。其方法是把原始数据(x)转换为[0, 1]范围内的值(x_scaled)。
def min_max_scaler(x): x_max = max(x) x_min = min(x) x_scaled = (x - x_min) / (x_max - x_min) return x_scaled
算法核心:将数据按最大值和最小值的范围进行缩放,将数据映射到[0,1]的范围之内。
优点:简单、易懂、易实现。
缺点:容易受到极值的影响。
二、z-score归一化
z-score归一化方法是指将原始数据转换为标准正态分布的值,使得处理后的数据符合标准正态分布。即将数据转化为均值为0,标准差为1的分布。
def z_score_scaler(x): x_mean = np.mean(x) x_std = np.std(x) x_scaled = (x - x_mean) / x_std return x_scaled
算法核心:对于原始数据的每一个数据点,使用z-score归一化方法进行变换,到均值为0,方差为1的数据分布。
优点:对于数据中的极端值,不会产生太大影响。
缺点:如果数据中存在异常值,或者样本容量复杂,也会对计算结果产生一定影响。
三、小数定标规范化
小数定标规范化方式是指通过移动小数位置,使得数据落在[-1, 1]之间。其中k值是自己找到一个合适的基数,将原始数据X通过移动小数点对k取整得到x_scaled。
def decimal_scaling(x, k): x_scaled = x / 10 ** k return x_scaled
算法核心:字段的值除以一个固定值,及将原始变量除以10进制中的某个数次幂,使变量的幅度更小,变异系数更大。
优点:特别适合数据变化不大,有缺失属性的数据。
缺点:与其他归一化方法相比,信息损失量较大。
四、sklearn中库的使用
sklearn是一个机器学习的强大工具库,在数据预处理阶段,我们也可以利用sklearn中提供的api处理数据。以下是三种归一化方法在sklearn库的使用示例。
最大最小值归一化
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) x_scaled = scaler.fit_transform(x)
z-score归一化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() x_scaled = scaler.fit_transform(x)
小数定标规范化
from sklearn.preprocessing import PowerTransformer scaler = PowerTransformer() x_scaled = scaler.fit_transform(x)
以上就是多种归一化方法的详细讲解。在实际应用过程中,需要根据不同数据类型和实际应用场景选择最合适的方法。