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数据归一化方法

marjey
 marjey
发布于 2017/08/19 15:12
字数 205
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sklearn提供了一些数据正规化的方法。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

X_transformed = MinMaxScaler().fit_transform(X)

还有很多其他类似的规范化方法,对于其他类型的应用和特征类型会很有用。

 为使每条数据各特征值的和为1,使用sklearn.preprocessing.Normalizer。

 为使各特征的均值为0,方差为1,使用sklearn.preprocessing.StandardScaler, 常用作规范化的基准。  为将数值型特征的二值化,使用sklearn.preprocessing.Binarizer,大于阈值的为 1,反之为0。

或者自己实现该方法。

如:

#-*- coding: utf-8 -*-
#数据规范化
import pandas as pd
import numpy as np

datafile = '../data/normalization_data.xls' #参数初始化
data = pd.read_excel(datafile, header = None) #读取数据

(data - data.min())/(data.max() - data.min()) #最小-最大规范化
(data - data.mean())/data.std() #零-均值规范化
data/10**np.ceil(np.log10(data.abs().max())) #小数定标规范化

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