Для правильной нормализации данных необходимо, чтобы все признаки были равны по своему возможному влиянию. 5

Существует несколько методов нормализации данных: 3

1. Минимально-максимальная нормализация. 3 Преобразует данные таким образом, что все значения находятся в диапазоне от 0 до 1. 3 Формула: x' = (x - min(x)) / (max(x) - min(x)), 3 где x — исходное значение, x’ — нормализованное значение, min(x) и max(x) — минимальное и максимальное значения в наборе данных соответственно. 3
2. Z-преобразование. 3 Нормализует данные на основе среднего значения (μ) и стандартного отклонения (σ) набора данных. 3 Формула: x' = (x - μ) / σ, где x — исходное значение, x’ — нормализованное значение, μ — среднее значение набора данных, σ — стандартное отклонение набора данных. 3
3. Нормализация на основе среднего значения. 3 Преобразует данные таким образом, что среднее значение набора данных становится равным 0. 3 Формула: x' = (x - mean(x)) / (max(x) - min(x)), 3 где x — исходное значение, x’ — нормализованное значение, mean(x) — среднее значение набора данных, min(x) и max(x) — минимальное и максимальное значения в наборе данных соответственно. 3

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