简单来说,标准化是针对特征矩阵的列数据进行无量纲化处理,而归一化是针对数据集的行记录进行处理,使得一行样本所有的特征数据具有统一的标准,是一种单位化的过程。即标准化会改变数据的分布情况,归一化不会,标准化的主要作用是提高迭代速度,降低不同维度之间影响权重不一致的问题。 数据标准化(归一化)的方法有很多种...
1. import org.apache.spark.ml.feature.SQLTransformer 2. 3. val df = spark.createDataFrame( 4. Seq((0, 1.0, 3.0), (2, 2.0, 5.0))).toDF("id", "v1", "v2") 5. 6. val sqlTrans = new SQLTransformer().setStatement( 7. "SELECT *, (v1 + v2) AS v3, (v1 * v2) AS v4...
在Python中,你可以使用pandas库来读取CSV文件数据,并对数据进行归一化处理,使其值域在[0, 1]区间。以下是一个完整的解决方案,包括读取CSV文件、归一化数据以及(可选)保存归一化后的数据到新的CSV文件。 步骤一:读取CSV文件 首先,使用pandas库读取CSV文件。假设你的CSV文件名为data.csv,并且包含你想要归一化的数据...
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