标准归一化和最大最小归一化区别_最大值归一化处理

标准归一化和最大最小归一化区别_最大值归一化处理1,标准归一化。  将原始数据集归一化为均值为0、方差1的数据集,归一化公式如下:x∗=x−μδx^*=\frac{x-\mu}{\delta}  其中μ\mu为所有样本数据的均值,δ\delta为所有样本数据的标准差。2,最大最小归一化。  将原始数据线性化的方法转换到[01]的范围,归一化公式如下:x∗=x−xmaxxmax−xminx^*=\frac{x-x


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1,标准归一化。
  将原始数据集归一化为均值为0、方差1的数据集,归一化公式如下:

x∗=x−μδ x ∗ = x − μ δ

  其中

μ μ
为所有样本数据的均值,

δ δ
为所有样本数据的标准差。

2,最大最小归一化。
  将原始数据线性化的方法转换到[0 1]的范围,归一化公式如下:

x∗=x−xminxmax−xmin x ∗ = x − x m i n x m a x − x m i n

  其中

xmax x m a x
为样本数据的最大值,

xmin x m i n
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

xmax x m a x
和

xmin x m i n
的变化,需要重新定义。

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