歸一化怎麼使資料都在0到0 3之間

1樓：鵬滴一

歸一化是一種常用的資料預處理技術，可以將資料縮放到統一的範圍內。若要將資料調整到0到之間，可以使用下述方法進行歸一化：

1. 最小-最大歸一化（min-max normalization）：這是最常見和簡單的歸一化方法之一。它通過以下公式將資料值轉換到指定的範圍內：

歸一化值 = 數值 - 最小值) /最大值 - 最小值) *新的範圍上界 - 新的範圍下界) +新的範圍下界。

在這種情況下，最小值是0，最大值是原始資料的最大值，新的範圍上界是，新的範圍下界是0。將每個數值根據上述公式進行歸一化處理，使其處於0到之間。

2. 標準差歸一化（standardization）：標準差歸一化將資料轉換為均值為0，標準差為1的正態分佈。然後，您可以使用以下公式將標準化後的資料調整到0到之間：

歸一化值 = 標準化值 * 新的範圍上界 - 新的範圍下界)) 新的範圍下界。

標準化值是通過將資料進行橘碰標準化轉換後得到的值，具體操作是將每個數值減去均值，然後除以標準差。將標準化值根據上述公式進行歸一化處理，使其處於0到之間。

無論您選擇哪種歸一化方法，請確保對所有資料樣本進行一致的處理。此外，在進行歸一化之前，建議對資料進行適圓陪談當的預處理，如去除異常值或缺失值處理等。

請注意，以上是一種通用的歸一化方法，適用於大多數情況。然而，具體的應用和領域可能亂巧有特殊要求和技術要點，因此在實際應用中，可能需要結合具體情況進行更精細的處理。

2樓：初公升的東曦

答案：要使資料歸一化到0到之間，您可以使用最小-最大歸一化方法，但在最後一步，您需要將所得的結果乘以。這樣可以確保所有的值都在0到的範圍內。

解釋：最小-最大歸一化是一種常見的資料預處理方法，它可以將資料縮放到特定的範圍。這種方法利用了原始資料的最小值和最大值。具體的公式如下：

normalized_x = x - min_x) /max_x - min_x)

這將姿此把 `x` 縮放到 `0` 到 `1` 的範圍跡冊判。如果你想讓資料在 `0` 到 ` 的範圍內，你可以將歸一化的結果乘以 `，如下所示：

scaled_x = normalized_x *

拓展內容：資料歸一化是資料預處理的重要步驟之一，它可以使不同規模或單位的資料可以在同一姿改尺度下進行比較和分析。此外，一些機器學習演算法（例如，基於距離的演算法，如k-近鄰演算法和支援向量機）在處理資料時，如果資料的大小或範圍差異較大，可能會影響演算法的效能。

因此，通過歸一化處理，可以有效地解決這些問題。

3樓：風吹的太陽

歸一化是一種資料預處理技術，可以將原始資料轉換為相對比例的數值。該技術可以用於將不同資料集中的資料進行比較，消除資料間的差異。其中，將資料統一縮放到0到1之間的方法稱為最小-最大縮放。

最巖跡小-最大縮放方法可以通過以下公式實現：

新數值 = 原數值 - 最小值) /最大值 - 最答簡小值) *新最大值 - 新最小值) +新最小值。

在將資料歸一化到0到之間時，可以將新最小值設定為0，新最大值設定為，然後使用上述公式將原始資料進行縮放。這樣可以使所有資料都粗舉並在0到之間，並且保持相對比例不變，從而方便進行比較和分析。

4樓：帳號已登出

要將資料歸一化到0到之間，您可以使用線性歸一化（min-max scaling）方法。這種方法將資料重新縮放到指定的範圍內，通常是0到1之間，但您可以根據需要將範圍調整為0到。以下是如何進行線性歸一化的步驟：

假設您有乙個資料集，其中的資料範圍是[x_min, x_max]，您想將其歸一化到[y_min, y_max]，其中[y_min, y_max]是0到。

使宴猛用以下公式將資料歸一化：

y = x - x_})cdot \frac} -y_}}x_}}y_}\

其中： \x\) 是原始資料點的值。

y\) 是歸一化後的值。

x_}\和 \(x_}\是原始資料的最小值和最大值。

y_}\和 \並祥巧(y_}\是目標範圍的最小值和最大值，絕鍵即0和。

將這個公式應用到資料集中的每個資料點，即可將資料歸一化到0到之間。