机器学习|机器学习之数据归一化（Feature Scaling） python|机器学习

数据归一化的原因 【机器学习|机器学习之数据归一化（Feature Scaling）】如下图所示：

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样本间的距离被发现时间所主导。这样就会使数据不准确，因此我们的解决方案就是将所有的数据映射到同一尺寸，接下来我们介绍两种方法。
最值归一化（normalization) 定义：把所有数据映射到0-1之间。

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注：适用于分布有明显边界的情况，但是受outlier影响较大。
代码：

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.random.randint(0, 100, (50, 2)) X = np.array(X, dtype = float) X[:,0] = (X[:,0] - np.min(X[:,0])) / (np.max(X[:,0]) - np.min(X[:,0])) X[:,1] = (X[:,1] - np.min(X[:,1])) / (np.max(X[:,1]) - np.min(X[:,1]))

注：由于numpy只能存在一种数据类型，所以我们需要将数据类型转化为float，否则归一化完的数据无法正确显示。
然后我们将归一化的数据绘图：

plt.scatter(X[:,0], X[:,1]) plt.show()

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可以明显的看出所有数据在0-1之间。
均值方差归一化（standardization）定义：把所有数据归一到均值为0方差为1的分布中

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适用条件：数据分布没有明显的边界；有可能存在极端数据值。
代码：

X2 = np.random.randint(0, 100, (50, 2)) X2 = np.array(X, dtype = float) X2[:,0] = (X2[:,0] - np.mean(X2[:,0])) / np.std(X2[:,0]) X2[:,1] = (X2[:,1] - np.mean(X2[:,1])) / np.std(X2[:,1])

然后我们绘图可得：