python max_min标准化

2024-05-28 11:12
文章标签 python 标准化 min max

本文主要是介绍python max_min标准化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

python max_min标准化

  • max_min标准化
  • sklearn实现max_min标准化
  • 手动实现max_min标准化

max_min标准化

Max-Min标准化(也称为归一化或Min-Max Scaling)是一种将数据缩放到特定范围(通常是0到1)的标准化方法。这种方法通过线性变换将数据映射到一个指定的范围内。Max-Min标准化的公式如下:
在这里插入图片描述
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sklearn实现max_min标准化

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler# 生成示例数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])# 创建MinMaxScaler对象,指定范围为0到1
scaler = MinMaxScaler()# 对数据进行归一化
data_normalized = scaler.fit_transform(data)print("原始数据:")
print(data)
print("\n归一化后的数据:")
print(data_normalized)
print("\n数据的最小值:", scaler.data_min_)
print("数据的最大值:", scaler.data_max_)

手动实现max_min标准化

import numpy as np# 生成示例数据
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])# 计算数据的最小值和最大值
data_min = np.min(data, axis=0)
data_max = np.max(data, axis=0)# 进行Max-Min标准化
data_normalized = (data - data_min) / (data_max - data_min)print("原始数据:")
print(data)
print("\n归一化后的数据:")
print(data_normalized)

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