热线电话：13121318867

登录
首页大数据时代这3种数据标准化方法，你知道吗？
这3种数据标准化方法，你知道吗？
2020-07-09
收藏

数据标准化(normalization)是一个常用的数据预处理操作，就是对原始各项指标数据按比例进行缩放，将数据的单位限制去除，转化为无规模、无量纲的纯数值，减少规模、特征、分布差异等对模型的影响，以便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。

下面小编整理了三种最常用的标准化方法：min-max法（规范化方法），z-score法（正规化方法），归一化。

1.min-max法（规范化方法）也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0.1]区间

2.Z-Score（正规化方法）标准化是基于原始数据的均值和标准差进行的标准化。


标准化之后的数据是以0为均值，方差为1的正态分布。需要注意的是：Z-Score方法是一种中心化方法，这会改变原有数据的分布结构，对于稀疏数据的处理不太适合。

z-score的简单化模型：y=1/(1+x) ，x越大证明y越小，这样就可以把很大的数规范在[0-1]之间了。

3.归一化


注意该方法主要用于全部数据为正值的序列。


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

Z-Score 正态分布 特征 数据标准化

数据分析咨询请扫描二维码

若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi

上一篇对于KNN算法概念以及原理的简单理解
下一篇3种常见集成算法模型的详细理解
数据分析师考试动态
CDA报考指南
数据分析学习
数据分析师资讯
更多

CDA教育闭环

常见问题

关于我们

CDA数据分析师公众号

  • CDA数据分析师公众号

CDA考试中心小程序

  • CDA考试中心服务号

CDA数据分析师App下载

  • CDA数据分析师App下载
Copyright © 2015-2021, www.cda.cn All Rights Reserved. CDA数据分析师(北京国富如荷网络科技有限公司) 版权所有 京ICP备11001960号-9 京公网安备 11010802034615号 经营许可证编号：京B2-20210330
联系电话：13321103290 (微信同号)

OK
客服在线
立即咨询
客服在线
立即咨询