数据规范化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作。不同评价指标往往具有不同的量纲，数值见的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果。为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析。如将工资收入属性值映射到[-1, 1]或者[0, 1]内。数据规范化对于基于距离的挖掘算法尤为重要。（1）最小-最大规范化 最小
通过将属性值按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，如0.0～1.0，对属性规范化。对于涉及神经网络或距离度量的分类算法（如最近邻分类）和聚类，规范化特别有用。如果使用神经网络后向传播算法进行分类挖掘（见第6章），对于训练元组中量度每个属性的输入值规范化将有助于加快学习阶段的速度。对于基于距离的方法，规范化可以帮助防止具有较大初始值域的属性（如income）与具有较小初始值域的属性（如二元属性）相
内置函数
一，max\min函数
（一）使用方法
1.方法一
2.方法二
（二）比较方法
1.字符串之间的对比
2.可迭代对象之间的对比
二，len函数
三，print函数
四，eval函数
一，max\min函数
（一）使用方法
1.方法一
max\min(iterable,default=ob
一、Min-Max 规范化(最小-最大规范化)将原始数据映射到 [0, 1] 之间：（原始值 - 最小值）/（最大值 - 最小值）当原始数据存在小部分很大/很小的数据时，会造成大部分数据规范化后接近于0/1，无法准确区分数据； data = (data - data.min())/(data.max() - data.min()) 二、 零-均值规范化公式为（原始值 - 平均值
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2023-07-05 21:16:56
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目录前言方法一：通过pandas包实现方法二：通过scikit-learn包实现两种方法对比 前言本文通过Python实现三种常见的数据规范化方法，包括最小-最大规范化，零-均值规范化，小数定标规范化。最小-最大规范化（Min-max）：,min表示最小值,max表示最大值零-均值规范化（Z-score）：，表示均值，表示方差小数定标规范化：，k表示小数点移动的位数方法一：通过pandas包实现
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2023-08-05 13:11:27
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三种数据规范化方法介绍和使用Min-max 规范化Min-max 规范化方法是将原始数据变换到 [0,1] 的空间中。用公式表示就是：新数值 =(原数值 - 极小值)/(极大值 - 极小值)。即$new = \frac{old - min}{max - min}$。在如朴素贝叶斯方法和决策树方法中，规范化后的数值必须非负数，所以一般采用min-max规范化。在python中使用如下：1
2
3
4
博主此次数据挖掘作业是对数据进行预处理练习，我也是第一次接触并也是上网查阅资料完成，此篇文章算是作业总结，作为小白代码有冗余的地方，不足之处请海涵，欢迎斧正。数据是mat文件——MATLAB存储数据的标准文件格式，在MATLAB中打开显示类似于单行EXCEL表格。由于本人水平较次，对python更熟悉些，就不用matlab做，而用python。目录1.需要调用的库2.读取mat文件中数据 
本文代码均已在 MATLAB R2019b 测试通过，如有错误，欢迎指正。 文章目录一、数据规范化的原理二、Matlab代码实现1.最小-最大规范化代码运行结果2.零-均值规范化代码运行结果3.小数定标规范化代码运行结果 一、数据规范化的原理数据规范化处理是数据挖掘的一项基础工作。不同的属性变量往往具有不同的取值范围，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果。为了消除指标之间由于
一.数据预处理的基本思想和数据规范化数据预处理的原因： 数据在搜集时由于各种原因可能存在缺失、错误、不一致等问题 用于描述对象的数据有可能不能很好地反映潜在的模式 描述对象的属性的数量可能有很多，有些属性是无用的或者冗余的数据规范化：&n
1. 缘起程序处理无非输入、处理和输出，其中输出以文本居多，文本的格式化是绕不过去的问题，不如索性好好研究一下搞定，省的每次遇到都尴尬。2. 探索根据PEP 3101，Python有两种典型的文本格式化方法The '%' operator for strings.The string.Template module.其中%的方法和C语言printf的格式化很像，简单实用，但在Python里面有很多
python编码规范文件及目录规范文件保存为 utf-8 格式。程序首行必须为编码声明：# -*- coding:utf-8 -*-文件名全部小写。代码风格空格设置用空格符替换TAB符。代码缩进为4个空格符。仅在运算符前后（如+,-,=,==）各加一个空格，不要在用于指定关键字参数或默认参数值的'='号周围使用空格，其他语句和表达式中都不要加空格。分行程序头部声明和import之间、import和
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2023-08-21 15:09:59
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一. 常用的feature scaling方法最大最小规范化 最小-最大规范化也称为离散标准化，是对原始数据的线性变换，将数据值映射到[0, 1]之间。公式为： 离散标准化保留了原来数据中存在的关系，是消除量纲和数据取值范围影响的最简单方法。这种处理方法的缺点是若数值集中且某个数值很大，则规范化后各值接近于0，并且将会
给恢复快给航空港和开好福德宫华帝股份好
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精选
2015-04-20 14:47:19
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## Python 地址规范化
### 介绍
在Python编程中，经常会遇到需要对地址进行规范化的情况。地址规范化是指将输入的地址进行格式化，使其符合一定的规则和标准。通过地址规范化，我们可以确保地址的准确性和统一性，方便后续的数据处理和分析。
本文将介绍Python中常用的地址规范化方法，并通过代码示例演示如何使用这些方法。
### 地址规范化的方法
在Python中，有多种方法可以
Python代码编写规范前言：Python之禅：一、代码排版规范二、空格使用规范三、命名规范四、注释规范五、语法规范六、常见英文缩写 前言：为了保证代码的易读性，可维护性，稳定性，以及提高脚本的美观度，运行性能，并提前发现一些隐藏的BUG，特制定这一系列通用的规则来统一大家的编写风格，各自业务组可以制定更详细的规则，如模块的划分，引用关系等。Python之禅：优美胜于丑陋（Python 以编写优
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2023-08-04 14:36:48
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文章目录print()常用方法简单的字符串输出字符串格式换输出formt() 函数无参key value列表字典类魔法参数叹号用法f-string简单使用表达式求值与函数调用引号、大括号与反斜杠多行f-string格式类型相关格式描述符lambda表达式 print()常用方法print()函数是一个标准格式化输出函数 print(*object(s), sep=’’,end=’\n’, fil
文章目录一、数据规范化1、小数定标规范化2、最小—最大规范化3、零-均值规范化（z-score规范化）二、数据离散化 一、数据规范化数据规范化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作。不同评价指标往往具有不同的量纲，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果。为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合
https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets/splitting-data零-均值规范化（z-score标准化）零-均值规范化也称标准差标准化，经过处理的数据的均值为0，标准差为1。转化公式为：其中为原始数据的均值，为原始数据的标准差，是当前用得最多的数据标准化方式。标准差分数可以
最近又在做一些实验，思路和去年年底的时候基本是一样，去年写的大部分代码也可以重用，但是发现用的时间还是很多。究其原因，主要是过去的代码写的很潦草，而且没有规范的注释，所以重新读代码的时间，几乎和重新写差不多。 从今年年初开始养成了写科研笔记的习惯，刚开始的时候是迫于组会的要求，慢慢的习惯了之后发现，写笔记的过程，也是学习的过程，而且以前的很多东西可以随手拿过来就重用。看着到现在已经60多页的笔记，心里感觉很充实。人生就是慢慢积累的过程。 希望自己在以后学习的过程中，可以养成一套属于自己的规范，比如用过的数据库，写过的代码，做到信手掂来，就可以想都不想的用。 fighting~
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2010-08-28 11:21:00
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2评论
1 推荐风格:
(1) k&r风格 (又称为c语言风格、unix内核代码风格), 优点是代码紧凑 :
indent -kr -o xxx.out xxx.c
(2) linux风格, 比中K&R风格在横向上占空间, 但代码的可读性更好:
indent -linux -o xxx.out xxx.c
2 其它风格, 可以根据自己编
原创
2011-06-16 11:47:36
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