百度试题 题目中国大学MOOC: 假设属性income的最大最小值分别是1200元和9800元。利用最大最小归一化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。属性income的6630元将被转化为?相关知识点: 试题来源: 解析 0.631 反馈 收藏
假设属性income的最大最小值分别是1200元和9800元。利用最大最小归一化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。属性income的6630元将被转化为?A.0.52
归一化方法是一个数据处理工具，其核心目的是将数值范围映射到0至1之间，以便于更高效地进行操作和分析，尤其在数字信号处理领域中应用广泛。以一个简单的例子来说明，假设我们有数据集{2.5, 3.5, 0.5, 1.5}。归一化的过程是将这些数值转换为它们在0到1之间的等比例表示。首先，计算所有数值的总...
'Age': {0:44.0,1:27.0,2:30.0,3:38.0,4:40.0,5:35.0,6:nan,7:48.0,8:50.0,9:37.0}, 'Salary': {0:72000.0,1:48000.0,2:54000.0,3:61000.0,4:nan,5:58000.0,6:52000.0,7:79000.0,8:83000.0,9:67000.0}, 'Purchased': {0:'No',1:'Yes',2:'No',3:'No',4:'Yes',5:'Yes',6:'No'...
归一化方法很多，一个比较简单的 (X-min(X(:)))/(max(X(:))-min(X(:)))
应该归到数字信号处理范畴之内。例1：{2.5 3.5 0.5 1.5}归一化后变成了{0.3125 0.4375 0.0625 0.1875}解：2.5+3.5+0.5+1.5=8，2.5/8=0.3125，3.5/8=0.4375，0.5/8=0.0625，1.5/8=0.1875.这个归一化就是将括号里面的总和变成1.然后写出每个数的比例。
1) 操作简单,同时使得归一化之后的数据都落在一个很小的区间内,量级统一,便于数据的分析比较; 2) 小数定标标准化方法适用范围广,受到数据分布影响小,更加实用. 缺点: 1) 最大值与最小值非常容易受异常点影响; 2) 鲁棒性较差,只适合传统精确小数据场景. 适用范围:适用于数据系列分布比较离散,尤其是数据系列遍...
请问,如何在matlab中用简单点的方法实现矩阵归一化,并落在0-1之间,谢谢1 归一化方法很多,一个比较简单的(X-min(X(:)))/(max(X(:))-min(X(:)))
多数情况下,需要对数据集进行归一化处理,再对数据进行分析 #首先,引入两个库 ,numpy,sklearn from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np #将csv文件导入矩阵当中 my_matrix = np.loadtxt(open(xxxx.csv),delimiter=,,skiprows=0) #将数据
python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间) 多数情况下,需要对数据集进行归一化处理,再对数据进行分析 #首先,引入两个库 ,numpy,sklearn from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np #将csv文件导入矩阵当中 my_matrix = np.loadtxt(open("xxxx.csv"),delimiter=",",skiprows=0)...