每一条样本(row)就是三个这样的值,对这个row无论是进行标准化还是归一化都是好笑的,因为你不能将身高、体重和血压混到一起去! 在线性代数中,将一个向量除以向量的长度,也被称为标准化,不过这里的标准化是将向量变为长度为1的单位向量,它和我们这里的标准化不是一回事儿,不能搞混(暗坑2)。 二、标准化/...
用到正则的线性模型一定要标准化,没用到正则的线性模型不一定要标准化, 但标准化可以加快收敛; 基于距离或聚类需要先做标准化,如KNN、kmeans PCA最好先做标准化 2. 归一化 模型算法里面有没关于对距离的衡量,没有关于对变量间标准差的衡量。比如decision tree 决策树,他采用算法里面没有涉及到任何和距离等有关...
公式差异:标准化和归一化的数学公式不同。标准化公式为(x−μ)/σ ,其中μ是平均值,σ是标准差;而归一化公式为 (x−min)/(max−min)(x−min)/(max−min)。 数据分布的影响:标准化对于具有异常值的数据更为稳健,因为它侧重于数据的分布形状。而归一化更适合数据范围固定且没有极端异常值的情况。
数据分布:如果数据近似符合正态分布,标准化通常是更好的选择。如果数据范围不确定或者标准差非常小,且不包含极端值/离群点,归一化可能更适合。 算法需求:有些机器学习算法在预处理阶段需要数据服从正态分布,这种情况下标准化更合适。而基于距离的算法(如K-最近邻和K-均值聚类)以及神经网络通常会从数据归一化中受益。
提升模型精度:标准化/归一化后,不同维度之间的特征在数值上有一定比较性,可以大大提高分类器的准确性。 加速模型收敛:标准化/归一化后,最优解的寻优过程明显会变得平缓,更容易正确的收敛到最优解。 如下图所示: 哪些机器学习算法需要标准化和归一化
归⼀化（Rescaling，max-min normalization，有的翻译为离差标准化）是指将数据缩放到[0,1]范围内，公式如下：X' = [X - min(X)] / [max(X) - min(X)] 标准化（Standardization, Z-score normalization，后者翻译为标准分)是指在不改变数据分布情况下，将数据处理为均值为0，标准差为1的数据集合...
归一化:将数据的值压缩到0到1之间,公式如下 标准化:将数据所防伪均值是0,方差为1的状态,公式如下: 归一化和标准化的具体区别: 1.归一化是将样本的特征值转换到同一量纲下把数据映射到[0,1]或者[-1, 1]区间内,仅由变量的极值决定,因区间放缩法是归一化的一种。而标准化是依照特征矩阵的列处理数据,其通过...
标准化和归一化是两种数据预处理方法，都是将数据转化为某种尺度，使得数据在进行后续分析时能够更加准确...
归一化(Normalization)和标准化(Standardization)都是特征缩放的方法,但它们的计算方式、效果和适用场景有所不同。 归一化 (Normalization) 计算方式: 将特征缩放到一个指定的范围,通常是[0, 1]。 适用场景: 当特征的量纲或数量级相差较大时,或当需要特征在一个固定范围内时。
从上面的介绍可以看出,标准化和归一化虽然都是对数据进行缩放的方法,但其目的和实现方式是有所不同的。标准化更加注重消除量纲的影响,使得数据更加符合正态分布的特征;而归一化更加注重将数据转换到一个固定的范围内,使得不同变量之间可以进行比较和分析。 在实际的数据处理和机器学习中,选择标准化还是归一化取决于具...