Python实现归一化算法详情

目录 1.前言                                  2.Min-Max方法 2.1 公式 2.2 算法实现逻辑 2.3 代码 2.4局限 3 Z-score标准化 3.1 公式 3.2 算法实现逻辑 3.3 代码 3.4 局限 4 小数定标法 4.1 公式 4.2 算法实现逻辑 4.3 代码实现 4.4 局限

1.前言                                 

归一化算法 Normalization 将数据处理成量纲一直的数据，一般限定在[0,1]、[-1,1]
一般在进行建模的时候需要进行数据归一化处理，

原因如下:

降低计算难度 有可能提高模型的预测精度 消除量纲影响

下面介绍三种常见的标准化方法，分别是最大最小值、正态中心化、小数点定标

2.Min-Max方法

2.1 公式

2.2 算法实现逻辑 1.找一组数据的最大最小值 2.利用公式归一化 3.输入结果(为了方便可视化展示，我们设计了代码)

2.3 代码

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 1.最小最大标准化
Data = np.array([[0.2,0.9,29],
? ? ? ? ? ? ? ? [0.9,0.1,100],
? ? ? ? ? ? ? ? [0.5,0.5,30]]) #最小－最大归一化算法
#　1.1数据转化
def MinMax(data):
? ? min = 0
? ? max = 1
? ? C = data[:,2]
? ? min = np.min(C)
? ? max = np.max(C)
? ? for one in data:
? ? ? ? one[2] = (one[2]-min) / (max-min)
? ? print('转化后的矩阵：\n',data)
? ? return data


# 1.2可视化
def ShowData(Data,ShowD1):
? ? length = len(Data)
? ? X = np.ones(Data.shape[0])
? ? plt.figure(1)
? ? plt.subplot(121)
? ? for i in range(length):
? ? ? ? plt.scatter(X*(i+1),Data[:,i])
? ? plt.subplot(122)
? ? for i in range(length):
? ? ? ? plt.scatter(X*(i+1),ShowD1[:,i])
? ? plt.show()
ShowData(Data,MinMax(Data.copy()))

转化后的矩阵：

 [[0.2        0.9        0.        ]
 [0.9        0.1        1.        ]
 [0.5        0.5        0.01408451]]

2.4局限 数据规模过大不适应 数据归一化后范围在[0,1]，对于一些有负有正数的原始数据慎用

3 Z-score标准化

3.1 公式

3.2 算法实现逻辑 输入数据 求取数据的均值、方法，在利用中心化公式计算 输出结果

3.3 代码

def Zscore(data):
? ? x_mean = np.mean(data[:2])
? ? length = len(data[:,2])
? ? vari = np.sqrt((np.sum((data[:2]-x_mean)**2))/length)
? ? print('方差:',vari)
? ? data[:,2] = (data[:,2]-x_mean)/vari
? ? print('Z-score标准化后的矩阵是',data)
? ? return data

ShowData(Data,Zscore(Data.copy()))

方差: 51.569160680908254
Z-score标准化后的矩阵是 [[0.2        0.9        0.13864876]
 [0.9        0.1        1.5154406 ]
 [0.5        0.5        0.15804019]]

3.4 局限 对样本量少的数据，表现不好 标准化后范围在有负有正，范围在[-1,1]

4 小数定标法

4.1 公式

4.2 算法实现逻辑 输入数据 绝对值化，最大值 将每个数除以最大值的数量级 输入数据

4.3 代码实现

# 小数定标归一化算法
def Decimals(data):
? ? C = np.abs(data[:,2])
? ? max = int(np.sort(C)[-1]) # 按从小到大排序，取最后一位，及最大值
? ? k = len(str(max))
? ? print('绝对值最大的位数：\n',k)
? ? data[:2] = data[:,2] /(10**k)
? ? print('小数点定标准化后的矩阵：\n',data)
? ? return data
ShowData(Data,Decimals(Data.copy()))

绝对值最大的位数：

小数点定标准化后的矩阵：

 [[2.9e-02 1.0e-01 3.0e-02]
 [2.9e-02 1.0e-01 3.0e-02]
 [5.0e-01 5.0e-01 3.0e+01]]

4.4 局限 受到最大值影响较大

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