Python数据标准化的实例分析

Python数据标准化的实例分析
说明
1、将原始数据转换为均值为0，标准差在1范围内。

2、对标准化⽽⾔：如果出现异常点，由于有⼀定数据量，少量异常点对平均值的影响不⼤，因此⽅差变化不⼤。

实例
def stand_demo():
"""
标准化
:return:
"""
# 1. 获取数据
data = pd.read_csv('dating.txt')
data = data.iloc[:, :3]
print('data:\n', data)
# 2.实例化⼀个转换器类
transfer = StandardScaler()
# 3.调⽤fit_transform()
data_new = transfer.fit_transform(data)
print('data_new:\n', data_new)
return None
知识点扩充：
⼏种标准化⽅法：
归⼀化Max-Min
min-max标准化⽅法是对原始数据进⾏线性变换。

设minA和maxA分别为属性A的最⼩值和最⼤值，将A的⼀个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为：
新数据=（原数据-最⼩值）/（最⼤值-最⼩值）
这种⽅法能使数据归⼀化到⼀个区域内，同时不改变原来的数据结构。

实现中⼼化Z-Score
这种⽅法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进⾏数据的标准化。

将A的原始值x使⽤z-score标准化到x'。

z-score标准化⽅法适⽤于属性A的最⼤值和最⼩值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。

新数据=（原数据-均值）/标准差
这种⽅法适合⼤多数类型数据，也是很多⼯具的默认标准化⽅法。

标准化之后的数据是以0为均值，⽅差为以的正太分布。

但是Z-Score⽅法是⼀种中⼼化⽅法，会改变原有数据的分布结构，不适合⽤于对稀疏数据做处理。

很多时候数据集会存在稀疏特征，表现为标准差⼩，很多元素值为0，最常见的稀疏数据集是⽤来做协同过滤的数据集，绝⼤部分数据都是0。

对稀疏数据做标准化，不能采⽤中⼼化的⽅式，否则会破坏稀疏数据的结构。

⽤于稀疏数据的MaxAbs
最⼤值绝对值标准化（MaxAbs）即根据最⼤值的绝对值进⾏标准化，假设原转换的数据为x，新数据为x'，那么x'=x/|max|，其中max为x锁在列的最⼤值。

该⽅法的数据区间为[-1, 1]，也不破坏原数据结构的特点，因此也可以⽤于稀疏数据，⼀些稀疏矩阵。

针对离群点的RobustScaler
有些时候，数据集中存在离群点，⽤Z-Score进⾏标准化，但是结果不理想，因为离群点在标准化后丧失了利群特性。

RobustScaler针对离群点做标准化处理，该⽅法对数据中⼼化的数据的缩放健壮性有更强的参数控制能⼒。

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