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数据归一化

什么是数据归一化

数据减去最小值再除以极差（最大值-最小值），会被收敛到【0,1】之间，这个过程就叫做数据归一化。

什么时候需要归一化

当特征数值差异大的时候，数值最大的对计算结果影响比较大，而我们认为特征同等重要的时候，需要对特征归一化处理。即特征等权重。

用preprocessing.MinMaxScaler实现

数据归一化_第1张图片数据归一化_第2张图片
tip1:通过inverse_transform可以将归一化结果逆转

数据归一化_第3张图片
tip2:使用MinMaxScaler的参数feature_range可以实现将数据归一化到【0,1】以外的范围中

数据归一化_第4张图片

使用Numpy实现归一化

数据归一化_第5张图片思路是每列减去每列的最小值再除以每列的极差值，用X.max(axis=0)和X.min(axis=0)就可以找到每列的最大值和最小值。
数据归一化_第6张图片以第2行第一列的值0.5为例，归一化就是先减去这一列的最小值-6，再除以这一列的极差值，极差值就是最大值5减去最小值-6
数据归一化_第7张图片

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