【数据挖掘】数据样本的归一化处理方法

1、为什么要进行数据样本归一化？

当我们对数据集进行处理和分析时，不同数据的比较需要进行包括量纲、量纲单位在内的各项内容进行数据统一标准化处理，以建立各类数据的可比性。量纲：物理量的基本属性。

2、数据归一化处理方法有哪些？

min-max标准化、z-score标准化、log函数标准化、atan函数标准化等。

3、数据归一化处理方法

min-max标准化方法是对原始数据的线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将属性A的一个原始值V通过min-max标准化映射成在区间[new_minA,new_maxA]内的V'。转换公式为：

$z = \frac{x_{i}-min(x_{i})}{max(x_{i})-min(x_{i})}$

$min(x_{i})$ 和 $max(x_{i})$ 分别为数据集中的最小值与最大值。

z-score标准化方法需要用到数据集合的均值 $\mu$ 、数据集合的标准差 $\sigma$ 以及个体的观测值x，其转换公式如下：

$z = \frac{x-\mu }{\sigma }$

4、数据处理结果

各位朋友，文章若有任何问题，不吝赐教！

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