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在机器学习过程中,对数据的处理过程中,常常需要对数据进行归一化处理,下面介绍(0, 1)标准化的方式,简单的说,其功能就是将预处理的数据的数值范围按一定关系“压缩”到(0,1)的范围类。
通常(0, 1)标注化处理的公式为:
即将样本点的数值减去最小值,再除以样本点数值最大与最小的差,原理公式就是这么基础。
下面看看使用python语言来编程实现吧
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def noramlization(data): minVals = data.min(0) maxVals = data.max(0) ranges = maxVals - minVals normData = np.zeros(np.shape(data)) m = data.shape[0] normData = data - np.tile(minVals, (m, 1)) normData = normData/np.tile(ranges, (m, 1)) return normData, ranges, minVals x = np.array([[78434.0829, 26829.86612], [78960.4042, 26855.13451], [72997.8308, 26543.79201], [74160.2849, 26499.56629], [75908.5746, 26220.11996], [74880.6989, 26196.03995], [74604.7169, 27096.87862], [79547.6796, 25986.68579], [74997.7791, 24021.50132], [74487.4915, 26040.18441], [77134.2636, 24647.274], [74975.2792, 24067.31441], [76013.5305, 24566.02273], [79191.518, 26840.29867], [80653.4589, 25937.22248], [79185.9935, 26996.18228], [74426.881, 24227.71439], [73246.4295, 26561.59268], [77963.1478, 25580.05298], [74469.8778, 26082.15448], [81372.3787, 26649.69232], [76826.8262, 24549.77367], [77774.2608, 25999.96037], [79673.1361, 25229.04353], [75251.7951, 24902.72185], [78458.073, 23924.15117], [82247.5439, 29671.33493], [82041.2247, 27903.34268], [80083.2029, 28692.35517], [80962.0043, 28519.81002], [79799.8328, 28740.27736], [80743.9947, 28862.75402], [80888.449, 29724.53706], [81768.4638, 30180.20618], [80283.8783, 30417.55057], [79460.7078, 29092.52867], [75514.1202, 28071.73721], [80595.5945, 30292.25917], [80750.4876, 29651.32254], [80020.662, 30023.70025], [82992.3395, 29466.83067], [80185.5946, 29943.15481], [81854.6163, 29846.18257], [81526.4017, 30218.27078], [79174.5312, 29960.69999], [78112.3051, 26467.57545], [80262.4121, 29340.23218], [81284.9734, 28257.71529], [81928.9905, 28752.84811], [80739.2727, 29288.85126], [83135.3435, 30223.4974], [83131.8223, 29049.10112], [82549.9076, 28910.15209], [81574.0822, 28326.55367], [80507.399, 28553.56851], [82956.2103, 29157.62372], [81909.7132, 29359.24497], [80893.5603, 29326.64155], [82520.1272, 30424.96703], [82829.8548, 31062.24418], [80532.1495, 29198.10407], [80112.7963, 29143.47905], [81175.0882, 28443.10574]]) newgroup, _, _ = noramlization(x) newdata = newgroup plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], marker='*', c='r', s=24) plt.show() print(len(x[:, 0])) print(len(x[:, 1])) print(newdata)
将数据进行归一化处理后,并使用matplotlib绘制出处理后的散点图分布如下:
可以看到数据的数值范围均为(0,1)之间了
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
标签:
python,数据归一化
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年11月05日
2024年11月05日
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