python代码: fromsklearn import preprocessing import numpyasnp X=np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[0.,1.,-1.]])# calculate meanX_mean=X.mean(axis=0)# calculate varianceX_std=X.std(axis=0)# standardize XX1=(X-X_mean)/X_std # 自己计算# use function preprocessing.scale t...
经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,其转化函数为: 其中μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差。 在分类、聚类算法中,需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA技术进行降维的时候,Z-score标准化表现更好。 python代码: 代码语言:javascript 复制 from sklearnimportpreprocessingimpor...
经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,其转化函数为: image 其中μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差。 在分类、聚类算法中,需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA技术进行降维的时候,Z-score标准化表现更好。 python代码: from sklearn import preprocessing import numpy as n...
python代码: def Normalization2(x):return[(float(i)-np.mean(x))/(max(x)-min(x))fori inx] 2) 标准差标准化 也称为z-score标准化。这种方法根据原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,其转化函数为: image 其中μ...