标准差归一化计算方法
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标准差归一化是一种常用的数据预处理方法,用于将数据调整到同一尺度,以便更好地进行比较和分析。
标准差归一化的计算方法如下:
计算每个特征的平均值(mean)和标准差(std)。
对每个特征进行归一化处理,即用每个特征值减去该特征的平均值,然后除以该特征的标准差。
将归一化后的数据转换为0-1范围,即用归一化后的数据减去最小值,然后除以最大值和最小值之差。
具体公式如下:
平均值(mean)= sum(x) / n
标准差(std)= sqrt((sum((x - mean)^2) / n))
归一化处理:normalized_value = (value - mean) / std
0-1范围转换:normalized_value = (normalized_value - min(normalized_values)) / (max(normalized_values) -
min(normalized_values))
其中,x表示数据集中的特征值,n表示样本数量,min(normalized_values)和max(normalized_values)分别表示归一化后数据的最大值和最小值。