2、Max-Min(归一化) importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltfromsklearnimportpreprocessing data=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) data#Max-Min标准化minmax_scaler=preprocessing.MinMaxScaler() data_minmax_1=minmax_scaler.fit_transform(data) data_minmax_1#算法原理data_minmax_2=(...
将数据归一化到区间 [0, 1],norm 可取值 ‘l1’、’l2’、’max’。可用于稀疏数据 scipy.sparse classpreprocessing.Normalizer(norm='l2', copy=True):1 数据归一化的类。可用于稀疏数据 scipy.sparse 方法:fit(X[,y])、transform(X[, y,copy])、fit_transform(X[,y])、get_params([deep])、set_...
将数据归一化到区间 [0, 1],norm 可取值 ‘l1’、‘l2’、‘max’。可用于稀疏数据 scipy.sparse 代码语言:javascript 复制 classpreprocessing.Normalizer(norm='l2', copy=True): 数据归一化的类。可用于稀疏数据 scipy.sparse 代码语言:javascript 复制 方法:fit(X[,y])、transform(X[, y,copy])、fit_...
(X[,y]):累加性的计算缩放比例 inverse_transform(X[,copy]):将标准化后的数据转换成原数据比例 get_params([deep]):获取参数 set_params(**params):设置参数 数据归一化preprocessing.normalize(X,norm='l2', axis=1, copy=True):1 将数据归一化到区间 [0, 1],norm 可取值 ‘l1’、’l2’、’max...