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一、标准化和归一化的目的
1、标准化
2、归一化
二、标准化和归一化常用的理论公式
1、归一化
2、标准化
三、python实现SVM样本数据标准化和归一化
1、标准化
2、归一化 本文源代码#xff1a;《机器学习——支持向量机SVM之python实现简单实例一》
一、标准化…目录
一、标准化和归一化的目的
1、标准化
2、归一化
二、标准化和归一化常用的理论公式
1、归一化
2、标准化
三、python实现SVM样本数据标准化和归一化
1、标准化
2、归一化 本文源代码《机器学习——支持向量机SVM之python实现简单实例一》
一、标准化和归一化的目的
1、标准化scale
将每个数据特征数据均值变为0标准差变为1
标准化的目的是为了下一步数据的处理提供方便而进行数据缩放等变化 数据的标准化是将数据按比例缩放使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到去除数据的单位限制将其转化为无量纲的纯数值便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。 目前数据标准化方法有多种归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线型方法(如三折线法)、曲线型方法(如半正态性分布)。不同的标准化方法对系统的评价结果会产生不同的影响然而不幸的是在数据标准化方法的选择上还没有通用的法则可以遵循。
2、归一化normalization
1 把数变为01或者-11之间的小数
归一化的目的是为了消除不同数据之间的量纲方便数据比较和共同处理 主要是为了数据处理方便提出来的把数据映射到01范围之内处理更加便捷快速应该归到数字信号处理范畴之内。 2 把有量纲表达式变为无量纲表达式 归一化是一种简化计算的方式即将有量纲的表达式经过变换化为无量纲的表达式成为纯量。 比如复数阻抗可以归一化书写Z R jωL R(1 jωL/R) 复数部分变成了纯数量了没有量纲。 另外微波之中也就是电路分析、信号系统、电磁波传输等有很多运算都可以如此处理既保证了运算的便捷又能凸现出物理量的本质含义。 实际上是如下图所示的决策边界比较合理这就需要通过标准化来进行实现支持向量4个 二、标准化和归一化常用的理论公式
具体怎么计算一个矩阵的均值和方差网上很多不再赘述
1、归一化 2、标准化 三、python实现SVM样本数据标准化和归一化
建议自己按照公式进行编程
1、标准化 标准化的公式很简单步骤如下
1.求出各变量指标的算术平均值数学期望xi和标准差si 2.进行标准化处理 zijxijxi/si 其中zij为标准化后的变量值xij为实际变量值。 3.将逆指标前的正负号对调。 标准化后的变量值围绕0上下波动大于0说明高于平均水平小于0说明低于平均水平。 常用
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
......
x_scaled preprocessing.scale(x)#x是要进行标准化的样本数据
......
除了用scale函数还可以用以下几种方法对数据进行标准化
#样本数据归一化标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
standardscaler StandardScaler()
#对数组x遍历对每一个样本进行标准化
standardscaler.fit(x)
#返回类StandardScaler()classsklearn.preprocessing._data.StandardScaler
x_standard standardscaler.transform(x)#返回标准化后的样本集
def z_score(x, axis):x np.array(x).astype(float)xr np.rollaxis(x, axisaxis)xr - np.mean(x, axisaxis)xr / np.std(x, axisaxis)# print(x)return x
def standardize(x):return (x - np.mean(x))/(np.std(x)) 2、归一化
def normalize(x):return (x - np.min(x))/(np.max(x) - np.min(x))
