数据标准化归一化处理

数据的标准化化准数据标常我们通需要先将，在分数据析之前

数据标准，利用标准化后的数据进行数据分析。normalization）（同趋化处化也就是统计数据的指数化数据标准化处理主要包括数据。

不同性质数据数据同趋化理和无量纲化处理处理主要解决两个方面。

问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结使所有指标对测评方案的作用力须先考虑改变逆指标数据性质，果，数据数据无量纲化处理主要解决再加总才能得出正确结果。同趋化，的可比性。去除数据的单

位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于有很不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。数据标准化的方法标准化”和“按小Z-score“、多种，常用的有“最小—最大标准化”

数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲

可以进行综合指标值都处于同一个数量级别上，即各化指标测评值，

测评分析。

一、Min-max 标准化

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-极小值）/（极大值-极小值）

二、z-score 标准化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

spss默认的标准化方法就是z-score标准化。用Excel进行z-score 标准化的方法：在Excel中没有现成的函数，需要自己分步计算，其

实标准化的公式很简单。步骤如下：

求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）xi和标准差si ；

为标准化后的变量zij其中：si,）／xi－xij＝（zij进行标准化处理：. 值；xij为实际变量值。

将逆指标前的正负号对调。标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。

三、Decimal scaling小数定标标准化

这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位取决于属性A的取值中的最大绝对值。将属性A的原始值x 使用decimal scaling标准化到x'的计算方法是：x'=x/(10*j)

其中，j是满足条件的最小整数。例如假定A的值由-986到917，A的最大绝对值为986，为使用小数定标标准化，我们用1000（即，j=3）除以每个值，这样，-986被规范化为-0.986。注意，标准化会对原始数据做出改变，因此需要保存所使用的标准化方法的参数，以便对后续的数据进行统一的标准化。除了上面提到的数据标准化外还有对数Logistic模式、模糊量化模式等等：对数Logistic模式：新数据=1/（1+e^(-原数据)）模糊量化模式：新数据

=1/2+1/2sin[派3.1415/（极大值-极小值）*（X-（极大值-极小值）/2）] ,X为原数据

数据归一化

将有量纲的表达式，经过变换，化是一种简化计算的方式，即归一化为无量纲的表达式，成为纯量为了加快训练网络的收敛性，归一化是。

可以不进行归一化处理

归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之

间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练(概率计算)和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分

布;SVM是以降维后线性划分距离来分类和仿真的，因此时空降维归一化是统一在-1--+1之间的统计坐标分布。

当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小，从而导致学习速度很慢。为了避免出现这种情况，加快网络学习速度，可以对输入信号进行归一化，使得所有样本的输入信号其均值接近于0或与其均方差相比很小。

归一化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理。所以这样做分类的问题时用[0.9 0.1 0.1]就要比用要好。

但是归一化处理并不总是合适的，根据输出值的分布情况，标准化等其它统计变换方法有时可能更好。

主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。

归一化方法（Normalization Method）

1。把数变为（0，1）之间的小数主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。

2 。把有量纲表达式变为无量纲表达式归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯Z = R + jL = R(1 + jL/R) ，ω量。比如，复数阻抗可以归一化书写：ω

复数部分变成了纯数量了，没有量纲。

标准化方法（Normalization Method）数据的标准化将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区是

间。由于信用指标体系的各个指标度量单位是不同的，为了能够将指

标参与评价计算，需要对指标进行规范化处理，通过函数变换将其数

值映射到某个数值区间。

）归一化的整理matlab关于神经网络（

关于神经网络归一化方法的整理归一化处[-1，1]由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行归一化方法）by james主要有如下几种，供大家参考：（理，

、线性函数转换，1表达式如下：

y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)

分别MinValueMaxValue、x、y分别为转换前、后的值，说明：为样本的最大值和最小值。、对数函数转换2，表达式如下：

y=log10(x) 10为底的对数函数转换。说明：以、反余切函数转换，3表达式如下：y=atan(x)*2/PI归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理

之0-1归一化在。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性