数据归一化方法
几种常见的归一化方法
几种常见的归一化方法归一化是一种常用的数据处理方法，用于将数据转换到同一尺度或范围，以便更好地进行比较和分析。
以下是几种常见的归一化方法：1. 最小-最大归一化（Min-Max Normalization）：将数据转换到[0,1]范围内。
数学公式：$y = \frac{x - \text{min}}{ \text{max} - \text{min}}$2. Z-score归一化（也称为标准化）：将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。
数学公式：$y = \frac{x - \mu}{\sigma}$其中，$\mu$是数据的均值，$\sigma$是标准差。
3. 十进制归一化：将数据转换为固定小数点后的位数。
例如，将数据转换为小数点后两位。
4. 逻辑归一化：将二值化数据（通常是0和1）转换为[0,1]范围内的值。
例如，可以使用逻辑函数或Sigmoid函数进行转换。
5. 小数位数归一化：根据需要保留的小数位数对数据进行四舍五入或截断处理。
6. 对数归一化：将数据的值进行对数变换，通常用于处理偏斜的数据分布。
数学公式：$y = \log(x)$7. 幂次归一化：将数据的值进行幂次变换，用于处理具有幂律分布的数据。
数学公式：$y = x^{\alpha}$其中，$\alpha$是一个常数。
8. 区间长度归一化：将数据转换为与其区间长度成比例的值。
9. 标准化分数归一化：将数据转换为标准分数，即Z分数。
数学公式：$y = \frac{x - \mu}{\sigma}$其中，$\mu$是数据的均值，$\sigma$是标准差。
10. 计数归一化：将计数数据转换为相对频率或概率。
数学公式：$y = \frac{x}{N}$其中，$N$是总计数。
这些归一化方法各有特点，适用于不同的数据类型和场景。
选择合适的归一化方法取决于数据的性质、分析的目的和所使用的算法要求。
数据的归一化【数据归一化和两种常用的归一化方法】
数据的归一化【数据归一化和两种常用的归一化
方法】
一、min-max标准化（Min-MaxNormalization）
也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0-1]之间。
转换函数如下：
其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。
这种
方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。
二、Z-score标准化方法
这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standarddeviation）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，转化函数为：
其中为所有样本数据的均值，为所有样本数据的标准差。
数据归一化处理方法
数据归一化处理方法数据归一化处理是数据预处理的一项重要工作，它能够将不同维度、不同量纲的数据转换为统一的数据范围，从而提高数据的可比性和可解释性。
在数据挖掘、机器学习和统计分析等领域中，数据归一化处理是一个必不可少的环节。
本文将介绍数据归一化处理的几种常用方法，帮助读者更好地理解和应用数据归一化处理。
1. 最大最小值归一化。
最大最小值归一化是将原始数据线性映射到[0,1]区间的方法。
具体而言，对于一个特征中的每个数值，通过减去最小值然后除以最大值和最小值的差来实现归一化。
这种方法简单直观，适用于数据分布有明显边界的情况。
2. Z-score标准化。
Z-score标准化是将原始数据转换为均值为0，标准差为1的分布。
对于一个特征中的每个数值，通过减去均值然后除以标准差来实现归一化。
这种方法适用于数据分布没有明显边界的情况，能够保持数据的分布形状不变。
3. 小数定标标准化。
小数定标标准化是通过移动小数点的位置来实现归一化，将数据映射到[-1,1]或者[0,1]区间。
具体而言，对于一个特征中的每个数值，通过除以一个固定的基数（通常是10的某次幂）来实现归一化。
这种方法简单高效，适用于数据分布没有明显边界且对数据幅度不敏感的情况。
4. 非线性归一化。
除了上述的线性归一化方法，还有一些非线性归一化方法，如对数函数、指数函数等。
这些方法能够更好地适应不同数据分布的特点，但需要根据具体情况选择合适的非线性变换函数。
在实际应用中，选择合适的数据归一化方法需要考虑数据的分布特点、模型的要求以及计算效率等因素。
不同的方法适用于不同的场景，需要根据具体问题进行选择。
同时，在进行数据归一化处理时，还需要注意对训练集和测试集进行相同的处理，以避免引入额外的偏差。
总之，数据归一化处理是数据预处理的重要环节，能够提高数据的可比性和可解释性，为后续的数据分析和建模工作奠定基础。
通过选择合适的数据归一化方法，能够更好地挖掘数据的潜在规律，为决策提供有力支持。
数据归一化的方法
数据归一化的方法
数据归一化是将一定范围内的数据映射到一个特定的区间。
常用的数据归一化方法有以下几种：
1. 线性归一化（Min-Max Scaling）：将数据映射到指定的最小值和最大值之间。
公式为：x' = \frac{x - \min(x)}{\max(x) - \min(x)}。
2. 标准化（Standardization）：将数据映射为均值为0，方差为1的分布。
公式为：x' = \frac{x - \mu}{\sigma}，其中\mu 和\sigma 分别为数据的均值和标准差。
3. 对数变换（Log Transformation）：将数据取对数，使其分布更加接近正态分布。
4. 幂函数变换（Power Transformation）：通过幂函数对数据进行变换，例如平方、立方或开方等。
5. 分位数转换（Quantile Transformation）：将数据映射为特定分位数对应的值。
6. 正则化（Normalization）：将每个样本向量缩放到单位范数（长度为1），常用的方法有L1正则化和L2正则化。
根据实际的需求和数据分布特点，选择合适的归一化方法可以提高数据分析和机器学习模型的准确性和稳定性。
数据的归一化方法举例
数据的归一化方法举例（实用版2篇）目录（篇1）1.数据归一化的概念及意义2.数据归一化的常用方法2.1 min-max 标准化2.2 标准差归一化2.3 非线性归一化3.数据归一化的应用场景及优势3.1 提升模型收敛速度3.2 消除特征之间的量纲影响3.3 无量纲化正文（篇1）数据的归一化方法举例数据归一化是一种将原始数据经过特定变换处理后，使得数据具有同一量纲和数值范围的过程。
这样的处理可以使得不同特征之间的数值具有可比性，从而方便进行综合评价和分析。
下面我们将详细介绍数据归一化的概念及意义，以及常用的数据归一化方法。
一、数据归一化的概念及意义数据归一化，又称数据标准化，是指将原始数据经过一定的数学变换，使得归一化后的数据满足特定的条件，例如均值为 0，标准差为 1 等。
数据归一化可以消除不同特征之间由于量纲和数值范围不同而带来的影响，使得各个特征之间的数值具有可比性，便于进行数据分析和模型建立。
二、数据归一化的常用方法1.min-max 标准化min-max 标准化，又称分布式标准化，是一种常用的数据归一化方法。
它通过将原始数据减去该特征的最小值，然后除以该特征的最大值和最小值之差，将结果映射到 [0-1] 之间。
这种归一化方法使得归一化后的数据均值为 0，标准差为 1。
公式表示为：y = (x - min(x)) / (max(x) - min(x))2.标准差归一化标准差归一化是将原始数据减去该特征的均值，然后除以该特征的标准差。
这种归一化方法使得归一化后的数据均值为 0，标准差为 1。
公式表示为：y = (x - mean(x)) / std(x)3.非线性归一化非线性归一化是使用非线性函数对原始数据进行变换，使得归一化后的数据满足特定的条件。
常见的非线性函数有 log、指数、正切等。
这种归一化方法适用于数据分化较大的场景。
三、数据归一化的应用场景及优势1.提升模型收敛速度在进行梯度下降等最优化算法求解时，归一化/标准化后可以加快梯度下降的求解速度，即提升模型的收敛速度。
数据预处理技术Python中的数据归一化与标准化方法
数据预处理技术Python中的数据归一化与标准化方法数据在现代社会中扮演着至关重要的角色，然而，原始数据往往存在不同的规模和范围，这可能会导致一些机器学习算法的性能下降或者不准确。
为了解决这个问题，数据预处理技术中的数据归一化与标准化方法被广泛采用。
在Python中，有多种方法可以实现数据的归一化和标准化，本文将介绍其中的几种常用方法。
1. Min-Max归一化Min-Max归一化是将原始数据缩放到一个固定范围内，通常是[0, 1]或者[-1, 1]。
该方法通过以下公式来实现：\[ x_{scaled} = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}} \]其中，\( x_{scaled} \)是缩放后的数据，\( x \)是原始数据，\( x_{min} \)和\( x_{max} \)分别是原始数据的最小值和最大值。
在Python中，可以使用scikit-learn库的MinMaxScaler来实现Min-Max归一化。
2. Z-Score标准化Z-Score标准化也称为标准差标准化，它将原始数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。
该方法通过以下公式来实现： \[ z = \frac{x - \mu}{\sigma} \]其中，\( z \)是标准化后的数据，\( x \)是原始数据，\( \mu \)是原始数据的均值，\( \sigma \)是原始数据的标准差。
在Python中，可以使用scikit-learn库的StandardScaler来实现Z-Score标准化。
3. 小数定标标准化小数定标标准化是将原始数据除以一个固定的数值，使得数据落在[-1, 1]或者[0, 1]之间。
通常选择的除数是数据中的最大绝对值，例如10的幂。
该方法通过以下公式来实现：\[ x_{scaled} = \frac{x}{10^d} \]其中，\( x_{scaled} \)是标准化后的数据，\( x \)是原始数据，\( d \)是使得\( x_{scaled} \)落在指定范围内的小数位数。
数据的归一化方法举例
数据的归一化方法举例（原创实用版3篇）篇1 目录1.数据归一化的概念及意义2.数据归一化的常用方法2.1 min-max 标准化2.2 标准差归一化2.3 非线性归一化3.归一化方法的应用场景及优势4.总结篇1正文一、数据归一化的概念及意义数据归一化，也称为数据标准化，是一种将原始数据经过特定变换处理后，使得数据具有相同量纲和数值范围的过程。
数据归一化的目的是为了消除不同指标之间的量纲影响，提高数据之间的可比性，使得原始数据经过处理后，各项指标在同一位，适合综合比较评价。
二、数据归一化的常用方法1.min-max 标准化min-max 标准化，又称为分布式标准化，是一种常用的数据归一化方法。
该方法对原始数据进行线性变换，并将结果值映射到 [0-1] 之间。
具体公式为：y = (x - min_value) / (max_value - min_value)其中，x 是归一化之前的数据，y 是归一化之后的数据，min_value 和max_value 分别对应这一组数据中的最小值和最大值。
2.标准差归一化标准差归一化是一种将原始数据转换为标准正态分布（均值为 0，标准差为 1）的方法。
该方法通过对原始数据进行线性变换，使得数据的均值为 0，方差为 1。
具体公式为：y = (x - mean) / std_dev其中，x 是归一化之前的数据，y 是归一化之后的数据，mean 和std_dev 分别表示原始数据的均值和标准差。
3.非线性归一化非线性归一化是一种使用非线性函数（如 log、指数、正切等）对原始数据进行变换的方法。
常见的非线性归一化方法有：y = 1 - e^(-x)该方法在 x[0, +∞) 变化较明显，适用于数据分化比较大的场景。
三、归一化方法的应用场景及优势1.应用场景数据归一化方法广泛应用于各种数据分析和建模场景，如数据挖掘、机器学习、深度学习等。
在不同的应用场景中，可以根据具体的需求选择合适的归一化方法。
数据归一化和两种常用的归一化方法
数据归一化和两种常用的归一化方法数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，如此的情况会阻碍到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲阻碍，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。
原始数据通过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。
以下是两种常用的归一化方法：一、min-max标准化（Min-Max Normalization）也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 - 1]之间。
转换函数如下：其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。
这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。
二、Z-score标准化方法这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。
通过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，转化函数为：其中为所有样本数据的均值，为所有样本数据的标准差。
“[学校计划]下学期英语教研组计划”学校工作计划别详一、指导思想：在教务处的领导下，团结奋斗，协调好各备课组间的关系。
仔细学习新的教学大纲，巩固进展爱校爱生、教书育人，富有进取精神、乐观积极向上的融洽的教研新风貌，在上届中招取得良好成绩的基础上，为把我组的教研水平提高到一具新的台阶而努力奋斗。
二、奋斗目标：1、开展学习新大纲的活动，稳步扎实地抓好素养教育；2、加强教研治理，为把我组全体教师的教学水平提高一具新层面而奋斗；3、协调处理好学科关系，在各备课内积极加强集体备课活动，在教学过程中要求各备课组按照"五个一"要求，做好教研工作，即"统一集体备课，统一内容，统一进度，统一作业，统一测试"。
4、配合各备课组，搞好第二课堂活动，把创新教育理念灌输到教书育人的过程中。
三、具体措施：1、期初及期中后召集全组教师会议，布置教研活动安排及进行新大纲学习；2、降实各备课组教学进度表及教学打算；3、有的放矢地开展第二课堂活动初一年组织学生单词竞赛；初二年组织学生进行能力比赛；初三年组织学生进听力比赛；其中初一年有条件的话多教唱英文歌曲，培养学生学习英语的兴趣，含介绍英美文化背景常识。
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数据归一化汇总=================================归一化化定义：我是这样认为的，归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。
首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保正程序运行时收敛加快。
在matlab里面，用于归一化的方法共有三种:（1）premnmx、postmnmx、tramnmx（2）prestd、poststd、trastd（3）是用matlab语言自己编程。
premnmx指的是归一到[－1 1],prestd归一到单位方差和零均值。
（3）关于自己编程一般是归一到[0.1 0.9] 。
具体用法见下面实例。
为什么要用归一化呢？首先先说一个概念，叫做奇异样本数据，所谓奇异样本数据数据指的是相对于其他输入样本特别大或特别小的样本矢量。
下面举例：m=[0.11 0.15 0.32 0.45 30;0.13 0.24 0.27 0.25 45];其中的第五列数据相对于其他4列数据就可以成为奇异样本数据（下面所说的网络均值bp）。
奇异样本数据存在所引起的网络训练时间增加，并可能引起网络无法收敛，所以对于训练样本存在奇异样本数据的数据集在训练之前，最好先进形归一化，若不存在奇异样本数据，则不需要事先归一化。
具体举例：close allclearecho onclc%BP建模%原始数据归一化m_data=[1047.92 1047.83 0.39 0.39 1.0 3500 5075;1047.83 1047.68 0.39 0.40 1.0 3452 4912;1047.68 1047.52 0.40 0.41 1.0 3404 4749;1047.52 1047.27 0.41 0.42 1.0 3356 4586;1047.27 1047.41 0.42 0.43 1.0 3308 4423;1046.73 1046.74 1.70 1.80 0.75 2733 2465;1046.74 1046.82 1.80 1.78 0.75 2419 2185;1046.82 1046.73 1.78 1.75 0.75 2105 1905;1046.73 1046.48 1.75 1.85 0.70 1791 1625;1046.48 1046.03 1.85 1.82 0.70 1477 1345;1046.03 1045.33 1.82 1.68 0.70 1163 1065;1045.33 1044.95 1.68 1.71 0.70 849 785;1044.95 1045.21 1.71 1.72 0.70 533 508;1045.21 1045.64 1.72 1.70 0.70 567 526;544;601 0.70 1.69 1045.64 1045.44 1.701045.44 1045.78 1.69 1.69 0.70 635 562;1045.78 1046.20 1.69 1.52 0.75 667 580];%定义网络输入p和期望输出tpauseclcp1=m_data(:,1:5);t1=m_data(:,6:7);p=p1';t=t1';[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t)%设置网络隐单元的神经元数(5~30验证后5个最好）n=5;%建立相应的BP网络pauseclcnet=newff(minmax(pn),[n,2],{'tansig','purelin'},'traingdm'); inputWeights=net.IW{1,1};inputbias=net.b{1};layerWeights=net.IW{1,1};layerbias=net.b{2};pauseclc% 训练网络net.trainParam.show=50;net.trainParam.lr=0.05;net.trainParam.mc=0.9;net.trainParam.epochs=200000;net.trainParam.goal=1e-3;pauseclc%调用TRAINGDM算法训练BP网络net=train(net,pn,tn);%对BP网络进行仿真A=sim(net,pn);E=A-tn;M=sse(E)N=mse(E)pauseclcp2=[1046.20 1046.05 1.52 1.538 0.75;1046.05 1046.85 1.538 1.510 0.75;1046.85 1046.60 1.510 1.408 0.75;1046.60 1046.77 1.408 1.403 0.75;1046.77 1047.18 1.403 1.319 0.75];p2=p2';p2n=tramnmx(p2,minp,maxp);a2n=sim(net,p2n);a2=postmnmx(a2n,mint,maxt)echo offpauseclc程序说明：所用样本数据（见m_data）包括输入和输出数据，都先进行归一化，还有一个问题就是你要进行预测的样本数据(见本例p2)在进行仿真前，必须要用tramnmx函数进行事先归一化处理，然后才能用于预测，最后的仿真结果要用postmnmx进行反归一，这时的输出数据才是您所需要的预测结果。
个人认为：tansig、purelin、logsig是网络结构的传递函数，本身和归一化没什么直接关系，归一化只是一种数据预处理方法。
由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1，1]归一化处理，归一化方法主要有如下几种，供大家参考：（by james）1、线性函数转换，表达式如下：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。
2、对数函数转换，表达式如下：y=log10(x)说明：以10为底的对数函数转换。
3、反余切函数转换，表达式如下：y=atan(x)*2/PI归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。
归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。
归一化有同一、统一和合一的意思。
无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布；当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小，从而导致学习速度很慢。
为了避免出现这种情况，加快网络学习速度，可以对输入信号进行归一化，使得所有样本的输入信号其均值接近于0或与其均方差相比很小。
归一化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也[0.9所以这样做分类的问题时用所以经常要对样本的输出归一化处理。
是如此，0.1 0.1]就要比用[1 0 0]要好。
但是归一化处理并不总是合适的，根据输出值的分布情况，标准化等其它统计变换方法有时可能更好。
关于用premnmx语句进行归一化：premnmx语句的语法格式是：[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T) 其中P，T分别为原始输入和输出数据，minp和maxp分别为P中的最小值和最大值。
mint和maxt分别为T的最小值和最大值。
premnmx函数用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化，归一化后的数据将分布在[-1,1]区间内。
我们在训练网络时如果所用的是经过归一化的样本数据，那么以后使用网络时所用的新数据也应该和样本数据接受相同的预处理，这就要用到tramnmx。
下面介绍tramnmx函数：[Pn]=tramnmx(P,minp,maxp)其中P和Pn分别为变换前、后的输入数据，maxp和minp分别为premnmx函数找到的最大值和最小值。
matlab中的归一化处理有三种方法1. premnmx、postmnmx、tramnmx2. restd、poststd、trastd3. 自己编程具体用那种方法就和你的具体问题有关了（by happy）pm=max(abs(p(i,: ))); p(i,: )=p(i,: )/pm;和for i=1:27p(i,: )=(p(i,: )-min(p(i,: )))/(max(p(i,: ))-min(p(i,: )));end 可以归一到0 1 之间0.1+(x-min)/(max-min)*(0.9-0.1)其中max和min分别表示样本最大值和最小值。
这个可以归一到0.1-0.9补充一个吧，归一还可以用 mapminmax。
这个函数可以把矩阵的每一行归一到[-1 1].[y1,PS] = mapminmax(x1). 其中x1 是需要归一的矩阵 y1是结果当需要对另外一组数据做归一时，比如SVM 中的 training data用以上方法归一，而test data就可以用下面的方法做相同的归一了y2 = mapminmax('apply',x2,PS)当需要把归一的数据还原时，可以用以下命令x1_again = mapminmax('reverse',y1,PS)你的回复和评价是我发帖的动力！:DLast edited by yingzhilian on 2009-6-9 at 20:55 ] [作者：sunxiao顶一个吧，建议修改笑脸，哈哈作者：yingzhilian应大家要求，笑脸改掉了作者：ljling很好啊，还没看完，支持作者：menglv17好东东，顶起！！！！作者：yinjj总结得不错哟！！！:D作者：26925596支持五星级。