再谈机器学习中的归一化方法(Normalization Method)
机器学习、数据挖掘工作中,数据前期准备、数据预处理过程、特征提取等几个步骤几乎要花费数据工程师一半的工作时间。同时,数据预处理的效果也直接影响了后续模型能否有效的工作。然而,目前的大部分学术研究主要集中在模型的构建、优化等方面,对数据预处理的理论研究甚少,可以说,很多数据预处理工作仍然是靠工程师的经验进行的。从业数据建模/挖掘工作也有近2年的时间,在这里结合谈一谈数据预处理中归一化方法。
在之前的博客中转载了一篇关于维归约的文章:数据预处理之归一化。论述的比较简单,有兴趣的可以先了解一下。
在这里主要讨论两种归一化方法:
1、线性函数归一化(Min-Max scaling)
线性函数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:
2、0均值标准化(Z-score standardization)
为什么在距离度量计算相似性、PCA中使用第二种方法(Z-score standardization)会更好呢?我们进行了以下的推导分析:
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