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Sklearn中的Normalize函数需要2D数组

Sklearn中的Normalize函数用于对数据进行归一化处理,使得数据在特定范围内进行缩放,以便更好地进行机器学习或数据分析任务。该函数需要接收一个2D数组作为输入。

归一化是一种常见的数据预处理技术,它可以将不同尺度的特征值缩放到相同的范围内,避免特征之间的差异对模型训练产生不良影响。Sklearn中的Normalize函数提供了多种归一化方法,包括L1范数归一化和L2范数归一化。

L1范数归一化(L1 normalization)也称为最小绝对值归一化(Least Absolute Deviations),它将每个样本的特征值除以该样本特征值的绝对值之和。这种归一化方法可以使得每个样本的特征值之和为1,适用于稀疏数据。

L2范数归一化(L2 normalization)也称为最小二乘归一化(Least Squares),它将每个样本的特征值除以该样本特征值的平方和的平方根。这种归一化方法可以使得每个样本的特征值的平方和为1,适用于稠密数据。

Sklearn中的Normalize函数可以通过设置参数来选择使用L1范数归一化还是L2范数归一化。具体使用方法如下:

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from sklearn.preprocessing import normalize

# 创建一个2D数组
data = [[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6]]

# 使用L1范数归一化
normalized_data_l1 = normalize(data, norm='l1')

# 使用L2范数归一化
normalized_data_l2 = normalize(data, norm='l2')

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注意:本答案中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商,以遵守问题要求。

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