是指在数据可视化过程中,对数据进行归一化处理后所得到的数值。归一化是一种常用的数据预处理方法,它将数据按照一定的比例缩放,使得数据落入特定的范围内,便于进行比较和分析。
归一化图中的值通常表示数据的相对大小或者比例关系,而不是具体的数值。常见的归一化方法包括最小-最大归一化和标准化归一化。
最小-最大归一化(Min-Max Normalization)是将数据线性映射到指定的最小值和最大值之间。公式如下:
X' = (X - X_min) / (X_max - X_min)
其中,X'是归一化后的值,X是原始值,X_min和X_max分别是数据集中的最小值和最大值。
标准化归一化(Standardization)是将数据转化为均值为0,标准差为1的分布。公式如下:
X' = (X - mean) / std
其中,X'是归一化后的值,X是原始值,mean是数据集的均值,std是数据集的标准差。
可视化归一化图中的值可以用来展示数据的相对大小和趋势,帮助用户更直观地理解数据。在实际应用中,可视化归一化图常用于数据分析、数据挖掘、机器学习等领域。
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