使用min-max规范化怎么把数字弄到(0,1)区间
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发布时间：2022-04-30 05:32
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热心网友
时间：2023-10-17 08:28
1、min-max标准化（Min-max normalization）min-max标准化也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数：
其中，max为样本数据的最大值，min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，需要重新计算定义。
2、log函数转换通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一化，具体
看了下网上很多介绍都是x*= log10 (x)，其实是有问题的，这个结果并非一定落在[0,1]区间上，应该还要除以log10 (max)max为样本数据最大值，并且所有的数据都要大于等于1.3、atan函数转换用反正切函数也可以实现数据的归一化：
使用这个方法需要注意的是如果想映射到区间为[0,1]，则数据都应该大于等于0，小于0的数据将被映射到[-1, 0]区间上。
而并非所有数据标准化的结果都映射到[0,1]区间上，其中最长久的标准化方法就是Z标准化，也是SPSS中最为常用的标准化方法。
热心网友
时间：2023-10-17 08:28
1、min-max标准化（Min-max normalization）min-max标准化也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数：
其中，max为样本数据的最大值，min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，需要重新计算定义。
2、log函数转换通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一化，具体
看了下网上很多介绍都是x*= log10 (x)，其实是有问题的，这个结果并非一定落在[0,1]区间上，应该还要除以log10 (max)max为样本数据最大值，并且所有的数据都要大于等于1.3、atan函数转换用反正切函数也可以实现数据的归一化：
使用这个方法需要注意的是如果想映射到区间为[0,1]，则数据都应该大于等于0，小于0的数据将被映射到[-1, 0]区间上。
而并非所有数据标准化的结果都映射到[0,1]区间上，其中最长久的标准化方法就是Z标准化，也是SPSS中最为常用的标准化方法。
