python 归一化方法
1、min-max标准化(Min-Max Normalization)
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
X = np.array([[ 1., -1., 2.],
[ 2., 0., 0.],
[ 0., 1., -1.]])
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
X_minMax = min_max_scaler.fit_transform(X)
这类归一化让各列数按照均值归一化到【0,1】区间
2、归一到[-1,1]
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
x = np.array([[3., -1., 2., 613.],
[2., 0., 0., 232],
[0., 1., -1., 113],
[1., 2., -3., 489]])
max_abs_scaler = preprocessing.MaxAbsScaler()
x_train_maxsbs = max_abs_scaler.fit_transform(x)
x_train_maxsbs
3、标准化(Standardization):
将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间内,标准化后的数据可正可负,一般绝对值不会太大。
计算时对每个属性/每列分别进行
将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差。得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1。
使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化:
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
X = np.array([[ 1., -1., 2.],
… [ 2., 0., 0.],
… [ 0., 1., -1.]])
X_scaled = preprocessing.scale(X)
X_scaled
array([[ 0. …, -1.22…, 1.33…],
[ 1.22…, 0. …, -0.26…],
[-1.22…, 1.22…, -1.06…]])
#处理后数据的均值和方差
X_scaled.mean(axis=0)
array([ 0., 0., 0.])
X_scaled.std(axis=0)
array([ 1., 1., 1.])
使用sklearn.preprocessing.StandardScaler类,使用该类的好处在于可以保存训练集中的参数(均值、方差)直接使用其对象转换测试集数据:
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X)
4、正则化:
正则化的过程是将每个样本缩放到单位范数(每个样本的范数为1),如果后面要使用如二次型(点积)或者其它核方法计算两个样本之间的相似性这个方法会很有用。
Normalization主要思想是对每个样本计算其p-范数,然后对该样本中每个元素除以该范数,这样处理的结果是使得每个处理后样本的p-范数(l1-norm,l2-norm)等于1。
p-范数的计算公式:||X||p=(|x1|^p+|x2|^p+…+|xn|^p)^1/p
该方法主要应用于文本分类和聚类中。例如,对于两个TF-IDF向量的l2-norm进行点积,就可以得到这两个向量的余弦相似性。
1、可以使用preprocessing.normalize()函数对指定数据进行转换:
X = [[ 1., -1., 2.],
… [ 2., 0., 0.],
… [ 0., 1., -1.]]
X_normalized = preprocessing.normalize(X, norm=‘l2’)
X_normalized
array([[ 0.40…, -0.40…, 0.81…],
[ 1. …, 0. …, 0. …],
[ 0. …, 0.70…, -0.70…]])
2、可以使用processing.Normalizer()类实现对训练集和测试集的拟合和转换:
normalizer = preprocessing.Normalizer().fit(X) # fit does nothing
normalizer
Normalizer(copy=True, norm=‘l2’)
normalizer.transform(X)
array([[ 0.40…, -0.40…, 0.81…],
[ 1. …, 0. …, 0. …],
[ 0. …, 0.70…, -0.70…]])
normalizer.transform([[-1., 1., 0.]])
array([[-0.70…, 0.70…, 0. …]])
StandardScaler 与 scale结果是一样是,只是泛化不一样
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