深入浅出python机器学习_9.1_数据预处理_sklearn.preprocessing.StandardScaler MinMaxScaler RobustScaler Normalizer

# 使用StandardScaler进行数据预处理import numpyimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_blobsX,y=make_blobs(n_samples=40,centers=2,random_state=50,cluster_std=2)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)plt.show()

# 导入StandardScalerfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler# 使用StandardScalera进行数据预处理X_1=StandardScaler().fit_transform(X)# 用散点图绘制经过预处理的数据点plt.scatter(X_1[:,0],X_1[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)# 显示图像plt.show()

# 导入MinMaxScalerfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScaler# 使用MinMaxScaler进行数据预处理X_2=MinMaxScaler().fit_transform(X)# 用散点图绘制经过预处理的数据点plt.scatter(X_2[:,0],X_2[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)# 显示图像plt.show()

# 导入RobustScalerfrom sklearn.preprocessing import RobustScaler# 使用RobustScaler进行数据预处理X_3=RobustScaler().fit_transform(X)# 用散点图绘制经过预处理的数据点plt.scatter(X_3[:,0],X_3[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)# 显示图像plt.show()

# 导入Normalizerfrom sklearn.preprocessing import Normalizer# 使用Normalizer进行数据预处理X_4=Normalizer().fit_transform(X)# 用散点图绘制经过预处理的数据点plt.scatter(X_4[:,0],X_4[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)# 显示图像plt.show()

引用文章: 有关StandardScaler的transform和fit_transform方法
https://www.jianshu.com/p/2a635d9e894d

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