什么是归一化值 归一化数值的定义和作用

什么是归一化值

数据处理是数据分析过程中不可缺少的环节，而在数据处理中，归一化是一种常见的数据预处理方法。归一化可以将不同取值范围的数据按照比例缩放到一个特定的范围内，使得不同指标之间具有可比性，并且提高机器学习算法的准确性和训练速度。

为什么需要归一化值

因为在数据处理中，样本数据可能存在各种各样的变化，有的数据变化范围很大，有的数据变化范围很小，如果不进行归一化处理，可能会导致机器学习算法在某些特定的数据集上表现很差，因为算法主要是根据数据的相对大小来确定权重。归一化可以将不同的单位和量纲的数据转化为无量纲的数据，从而避免数据范围对机器学习算法产生不必要的影响。

归一化值的常见方法

常见的归一化方法包括最大最小归一化、z-score归一化、小数定标规范化等方法。

最大最小归一化

最大最小归一化是将原始数据转化为[0,1]之间的值，其计算公式为:

x_new = (x - x_min) / (x_max - x_min)

其中，x表示原始数据，x_new表示归一化结果，x_max和x_min分别表示原始数据的最大值和最小值。

Z-score归一化

Z-score归一化是指将数据转化为标准正态分布的形式，其计算公式为:

x_new = (x - μ) / σ

其中，x表示原始数据，x_new表示归一化结果，μ表示原始数据的平均值，σ表示标准差。

小数定标规范化

小数定标规范化是指通过移动数据的小数点位置，将数据全部缩放到[-1,1]之间的值，其计算公式为:

x_new = x / 10^j

其中，x表示原始数据，x_new表示归一化结果，j为使得x_new的绝对值小于等于1的最小整数。