数据标准化
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据的标准化(normalization)是将数据按照一定规则缩放,使之落入一个小的特定区间。这样去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是0-1标准化和Z标准化,当然,也有一些其他的标准化方法,用在不同场景,这里主要介绍几种常用的方法。
1、Min-Max标准化(Min-Max normalization)
也称离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果落到[0,1]区间,转换函数如下:
yi=xi−min{xj}max{xj}−min{xj},(1≤i≤n,1≤j≤n)
其中max{xj}为样本数据的最大值,min{xj}为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和min的变化,需要重新定义。
2、Z-score 标准化(zero-mean normalization)
也叫标准差标准化,经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,其转化函数为:
yi=xi−x¯s,(1≤i≤n)
其中x¯为所有样本数据的均值,s 为所有样本数据的标准差。
经过 Z-score 标准化后,各变量将有约一半观察值的数值小于0,另一半观察值的数值大于0,变量的平均数为0,标准差为1。经标准化的数据都是没有单位的纯数量。它是当前用得最多的数据标准化方法。如果特征非常稀疏,并且有大量的0(现实应用中很多特征都具有这个特点),Z-score 标准化的过程几乎就是一个除0的过程,结果不可预料。
3、归一标准化
yi=xi∑n1x2i,(1≤i≤n)
则新序列y1,y2,…,yn∈[0,1]且无量纲并且显然有∑niyi=1.
归一化方法在确定权重时经常用到。针对实际情况,也可能有其他一些量化方法,或者要综合使用多种方法,总之最后的结果都是无量纲化。
1、Min-Max标准化(Min-Max normalization)
也称离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果落到[0,1]区间,转换函数如下:
yi=xi−min{xj}max{xj}−min{xj},(1≤i≤n,1≤j≤n)
其中max{xj}为样本数据的最大值,min{xj}为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和min的变化,需要重新定义。
2、Z-score 标准化(zero-mean normalization)
也叫标准差标准化,经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,其转化函数为:
yi=xi−x¯s,(1≤i≤n)
其中x¯为所有样本数据的均值,s 为所有样本数据的标准差。
经过 Z-score 标准化后,各变量将有约一半观察值的数值小于0,另一半观察值的数值大于0,变量的平均数为0,标准差为1。经标准化的数据都是没有单位的纯数量。它是当前用得最多的数据标准化方法。如果特征非常稀疏,并且有大量的0(现实应用中很多特征都具有这个特点),Z-score 标准化的过程几乎就是一个除0的过程,结果不可预料。
3、归一标准化
yi=xi∑n1x2i,(1≤i≤n)
则新序列y1,y2,…,yn∈[0,1]且无量纲并且显然有∑niyi=1.
归一化方法在确定权重时经常用到。针对实际情况,也可能有其他一些量化方法,或者要综合使用多种方法,总之最后的结果都是无量纲化。
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