数据归一化的作用
2016-03-03 16:00
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在量纲不一而对比标准统一的时候需要做归一化,数据归一化的目的是为了把不同来源的数据统一到一个参考系下,这样比较起来才有意义
简单的举个例子:一张表有两个变量,一个是体重kg,一个是身高cm。假设一般情况下体重这个变量均值为60(kg),身高均值为170(cm)。1,这两个变量对应的单位不一样,同样是100,对于身高来说很矮,但对于体重来说已经是超重了。2,单位越小,数值越大,对结果的影响也越大,譬如170cm=1.7m。 简单讲,归一化的目的是可以用数值来直接进行比较,如果不归一化由于变量特性不同,同样加10,代表的意义不一样。
归一化就相当于无量纲学习,没有了不同单位的界限,不管是比较还是组合都可以不用考虑那么多界限。而且在同一个函数式中可能出现一次或多次归一化过程。
简单的举个例子:一张表有两个变量,一个是体重kg,一个是身高cm。假设一般情况下体重这个变量均值为60(kg),身高均值为170(cm)。1,这两个变量对应的单位不一样,同样是100,对于身高来说很矮,但对于体重来说已经是超重了。2,单位越小,数值越大,对结果的影响也越大,譬如170cm=1.7m。 简单讲,归一化的目的是可以用数值来直接进行比较,如果不归一化由于变量特性不同,同样加10,代表的意义不一样。
归一化就相当于无量纲学习,没有了不同单位的界限,不管是比较还是组合都可以不用考虑那么多界限。而且在同一个函数式中可能出现一次或多次归一化过程。
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