數據標准化是怎麼做的

1. 數據標准化的幾種方法

數據標准化的幾種方法：

一、線性轉換法

線性轉換法是最常見的數據標准化方法，也稱為離差標准化或Z值標准化。該方法將數據點減去均值後除以標准差，得到標准化後的數據。這種方法適用於數據分布近似正態分布的情況。線性轉換法的公式為：

Z = / σ，其中x為原始數據，μ為均值，σ為標准差。該方法使得數據分布具有零均值和單位方差。

二、最小最大標准化

最小最大標准化也稱為離差歸一化。該方法將原始數據線性變換到區間[0, 1]，其中將最小值映射為0，最大值映射為1。這種方法的優點是處理速度快且可以有效消除數據量綱影響，但其缺點是易受異常值的影響。使用該方法時需要避免某些特殊數值問題。其公式為：

Normalized_Value = / 。其中Min_Value和Max_Value分別為數據的最小值和最大值。

三、小數定標標准化

小數定標標准化是一種簡單而有效的數據標准化方法。它通過將原始數據的小數點向左移動一定的位數來實現標准化。移動的小數位數取決於數據的最大值的位數。這種方法適用於數據的數值范圍較大且不需要保留小數點後的信息的情況。

2. 什麼是數據的標准化

數據標准化的意義：

1、數據的量綱不同；數量級差別很大。

經過標准化處理後，原始數據轉化為無量綱化指標測評值，各指標值處於同一數量級別，可進行綜合測評分析。

一些分類器需要計算樣本之間的距離（如歐氏距離），例如KNN。

如果一個特徵值域范圍非常大，那麼距離計算就主要取決於這個特徵，從而與實際情況相悖（比如這時實際情況是值域范圍小的特徵更重要）。

4、一些模型求解的需要：加快了梯度下降求最優解的速度。

數據標准化的方法：

1、Min-Max標准化。

2、標准差標准化，也叫z-score標准化。

3、非線性歸一化。