Как достаточно просто применять линейные преобразования исходных данных при нормализации пространства состояний признаков новизны?

Для простого применения линейных преобразований исходных данных при нормализации пространства состояний признаков новизны можно использовать следующие методы:

• Стандартизация (Z-преобразование). yourtodo.ru Преобразует данные так, чтобы их среднее значение было равно нулю, а стандартное отклонение — единице. yourtodo.ru Для этого нужно вычесть среднее значение признака и разделить результат на стандартное отклонение. yourtodo.ru
• Масштаб Min-Max. yourtodo.ru Преобразует данные так, чтобы они лежали в определённом диапазоне, например, между 0 и 1. yourtodo.ru Процесс основан на минимальном и максимальном значениях признака. yourtodo.ru Если x — исходное значение, xmin и xmax — минимальное и максимальное значения признака соответственно, то масштабированное значение x′ определяется как (x — xmin) / (xmax — xmin). yourtodo.ru

Также для понижения размерности данных можно использовать метод случайных проекций. notebooks.githubusercontent.com Он заключается в преобразованиях, сохраняющих расстояния и снижающих размерности. notebooks.githubusercontent.com Веса при всех признаках в таком методе можно выбирать случайно. notebooks.githubusercontent.com

Выбор метода зависит от конкретных задач и требований к нормализации данных.

Пользователь

Время добавления