【转载】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，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经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：
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：
min-max2
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。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：
Z-score
PCA用于剔除线性依赖数据，但是计算之前，需要处理有异类数据和归一化变量单位。归一化方法有很多，比如01归一化，l...
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今天主要讲解一下数据的归一化，包括均值方差归一化方法和广为使用的BN法，在阅读相关方法和文献时，一直存在有很多疑惑...
本文标题：数据归一化方法
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