机器学习领域中涉及的数据局预处理，归一化、标准化 。

目录： 一、介绍 二、最值归一化 1.计算公式 2.Python实战 三、均值方差归一化 1.计算公式 2.Python实战 四、归一化要点 五、使用scikit-learn进行数据归一化 一、介绍 为什么需要进行数据归一化？ 举个简单的例子，样本1以[1, 200]输入到模型中去的时候，由于200可能会直接忽略到1的存在。此时样本间的距离由时间所主导。 此时，如果将天数转换为占比1年的比例，200/365=0.5479, 100/365=0.2740。但也导致样本间的距离又被肿瘤大小所主导。因此有必要进行数据归一化处理。不然直接计算样本间的距离是有一定偏差的。 解决方案： 将所有的数据映

在此代码中，提供了 14 种方法来规范化数据。 将未归一化（或原始）的数据输入到特定的方法中，得到相应的归一化数据。

#Sintax print ( zscore ( data )) ＃输入 [[2104. 3.] [1600. 3.] [2400. 3.] [1416. 2.] [3000. 4.] [1985. 4.] [1534. 3.] [1427. 3.] [1380. 3.] [1494. 3.]] ＃输出 [[ 0.5313 -0.1857] [-0.4605 -0.1857] [ 1.1138 -0.1857] [-0.8225 -2.0426] [ 2.2945 1.6713] [ 0.2971 1.6713] [-0.5903 -0.1857] [-0.8009 -0.1857] [-0.8934 -0.1857] [-0.6691 -0.1857]]

数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是三种常用的归一化方法： min-max标准化（Min-Max Normalization） 也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 , 1]之间。转换函数如下：    其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变

01.数据预处理——数据归一化.ipynb

使用KNearestNeighbor进行实验 前言 在模式识别和机器学习中，k最近邻算法（或简称k-NN）是用于分类和回归的非参数方法。 在这两种情况下，输入都包含的特征空间中的k个最接近的训练示例 实验 我开始这项工作，以比较在有无数据归一化的情况下，由KNN算法进行分类的准确性。 对于算法的准确性，我们是指正确分类的实例的百分比。 使用库sklearn用Python编写了代码，并且从流行的存储库UCI中下载了四个使用的数据集。 虹膜数据集[链接]（ ） 脑电图眼图状态 种子数据集 魔术伽玛望远镜 为了在终端上运行代码类型python knn_main.py ：计算K等于1,3,5,10的KNN。 结果 虹膜数据集：150个样本 1NN的精度：0.9533-带有归一化步骤的1NN的精度：0.9467 3NN的精度：0.9600-3NN归一化步骤的精度：0.9400 5NN的精度

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matlab数据归一化处理，自己总结的，一起学习下