python代码实现中心化_数据预处理之中心化（零均值化）与标准化（归一化）

在机器学习回归问题，以及训练神经网络过程中，通常需要对原始数据进行中心化(零均值化)与标准化(归一化)处理。

背景

在数据挖掘数据处理过程中，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。

目的

通过中心化和标准化处理，最终得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。可以取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。

原理

中心化(又叫零均值化)：是指变量减去它的均值。其实就是一个平移的过程，平移后所有数据的中心是(0，0)。

标准化(又叫归一化)：是指数值减去均值，再除以标准差。

意义 - 为何需要这些预处理

在一些实际问题中，我们得到的样本数据都是多个维度的，即一个样本是用多个特征来表征的。比如在预测房价的问题中，影响房价的因素(特征)有房子面积、卧室数量等，很显然，这些特征的量纲和数值得量级都是不一样的，在预测房价时，如果直接使用原始的数据值，那么他们对房价的影响程度将是不一样的，而通过标准化处理，可以使得不同的特征具有相同的尺度(Scale)。简言之，当原始数据不同维度上的特征的尺度(单位)不一致时，需要标准化步骤对数据进行预处理。

下图中以二维数据为例：左图表示的是原始数据；中间的是中心化后的数据，数据被移动大原点周围；右图将中心化后的数据除以标准差，得到为标准化的数据，可以看出每个维度上的尺度是一致的(红色线段的长度表示尺度)。

其实，在不同的问题中，中心化和标准化有着不同的意义，比如在训练神经网络的过程中，通过将数据标准化，能够加速权重参数的收敛。对数据进行中心化预处理，这样做的目的是要增加基向量的正交性。

标准化(归一化)优点及其方法

标准化(归一化)两个优点：

1)归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；

2)归一化有可能提高精度。

标准化(归一化)两种方法：

1)min-max标准化(Min-MaxNormalization)

也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到 [0 - 1] 之间。转换函数如下：

其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。

2)Z-score标准化(0-1标准化)方法

这种方法给予原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。

转化函数为：

其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。

中心化 -PCA示例

在做PCA的时候，我们需要找出矩阵的特征向量，也就是主成分(PC)。比如说找到的第一个特征向量是a = [1, 2]，a在坐标平面上就是从原点出发到点 (1,2)的一个向量。

如果没有对数据做中心化，那算出来的第一主成分的方向可能就不是一个可以“描述”(或者说“概括”)数据的方向(看图)。

黑色线就是第一主成分的方向。只有中心化数据之后，计算得到的方向才能比较好的“概括”原来的数据(图2)。

参考：

https://blog.csdn.net/GoodShot/article/details/80373372