Python机器学习：KNN算法07数据归一化

数据归一化

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

`最值归一化`

生成0-100,100个整数

#最值归一化 Normalization
x = np.random.randint(0,100,size = 100)
print(x)

(x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))

X = np.random.randint(0,100,(50,2))
print(X[:10,:])
X = np.array(X,dtype=float)#强制转化成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]))
print(X[:10,:])

plt.scatter(X[:,0],X[:,1])#归一化了

np.mean(X[:,0])

np.std(X[:,0])

`均值方差归一化`

#均值方差归一化
X2 = np.random.randint(0,100,(50,2))
X2 = np.array(X2,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])

print(np.mean(X2[:,0]))
print(np.std(X2[:,0]))


-1.1546319456101628e-16
0.9999999999999999

边界：比如学生成绩0-100，图像像素0-255，适合最值归一化，不适合收入，因为没有边际…

极端数据，均值方差归一化

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