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常用标准化方法

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演化计算与人工智能
发布2020-08-14 11:35:59
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发布2020-08-14 11:35:59
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Z-scores

把数值标准化到Z分数。标准化后的变量均值为0,标准差为1。系统将每一个值减去正被标准化的变量或观测量的均值,再除以标准差。如果原始数据的标准差为0,则所有值置0。

Range -1 to 1

把数值标准化到-1到1的范围内。选择该项,对每个值用还正在被标准化的变量或观测量的值的范围去除。如果范围是0,所有值不变。

Maximum magnitude of 1

把数值标准化到最大值为1.该方法是把正在标准化的变量或观测量的值用最大值去除。如果最大值为0,则用最小值的绝对值再加1。

Range 0 to 1

把数值标准化到0至1的范围内,对正在被标准化的变量或观测量的值减去正在被标准化的变量或观测量的最小值,然后除以范围。如果范围是0,则将所有变量值或观测量的值设置为0.5。

Mean of 1

把数值标准化到均值的一个范围内。对正在被标准化的变量或观测量的值除以正在被标准化的变量或观测值的均值。如果均值是0,对变量或观测量的所有制都加1,使其均值为1。

Standard deviation of 1

把数值标准化到单位标准差。该方法对每个值除以正在被标准化的变量或观测值的标准差。如果标准差为0,则这些值保持不变。

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原始发表:2020-05-08,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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