源自 machine learning in action
1.原因：
例如在用 knn 演算法處理資料時，比如有兩個特徵，乙個特徵的取值範圍為0~1，另乙個取值範圍為1w 以上，那麼用歐式距離計算的話第乙個特徵的影響幾乎就會微不足道，為了解決這個問題，在處理資料的時候對資料進行歸一化處理。
2.**：
def
autonorm
(dataset):
#every minimum value of each column, return a list
minvals = dataset.min(0)
#every maximum value of each column, return a list
maxvals = dataset.max(0)
ranges = maxvals - minvalus
numrow = dataset.shape[0]
diffset = dataset - tile(minvals,(numrow,1))
normset = diffset/tile(ranges, (numrow, 1))
return normset
python歸一化處理 python歸一化處理
一 定義 歸一化方法有兩種形式，一種是把數變為 0，1 之間的小數，一種是把有量綱表示式變為無量綱表示式。主要是為了資料處理方便提出來的，把資料對映到0 1範圍之內處理，更加便捷快速。二 目的 不同評價指標往往具有不同的量綱和量綱單位，這樣的情況會影響到資料分析的結果，為了消除指標之間的量綱影響，需...
Sklearn 資料歸一化處理
中心化的本質是讓所有記錄減去乙個固定值，即讓資料樣本資料平移到 某個位置。縮放的本質是通過除以乙個固定值，將資料固定在某個範圍之中，取對數也算是一種縮放處理。minmaxscaler有乙個重要引數，feature range，控制我們希望把資料壓縮到的範圍，預設是 0,1 pd.dataframe ...
資料的歸一化處理
資料的標準化 資料的標準化 normalization 是將資料按比例縮放，使之落入乙個小的特定區間。在某些比較和評價的指標處理中經常會用到，去除資料的單位限制，將其轉化為無量綱的純數值，便於不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權。目前資料標準化方法 直線型方法 如極值法 標準差法 折線型方法 如三...