Каковы методы нормализации векторов признаков?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

Как это работает?

Некоторые методы нормализации векторов признаков:

Минимакс. bigdataschool.ru Линейное преобразование данных в диапазоне [0..1], где минимальное и максимальное масштабируемые значения соответствуют 0 и 1 соответственно. bigdataschool.ru

Z-масштабирование. bigdataschool.ru Данные масштабируются на основе среднего значения и стандартного отклонения: разница между переменной и средним значением делится на стандартное отклонение. bigdataschool.ru

Десятичное масштабирование. bigdataschool.ru Из значения переменной удаляется десятичный разделитель. bigdataschool.ru

Гистограммная нормализация. ntv.ifmo.ru В случае дискретных сигналов нормализация основывается на модификации гистограмм распределений. ntv.ifmo.ru

Также существует стандартизация, или удаление среднего и масштабирование дисперсии. scikit-learn.ru Данные центрируются путём удаления среднего значения каждого признака, а затем масштабируются, разделив непостоянные признаки на их стандартное отклонение. scikit-learn.ru

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.

Пожаловаться на контент

Пользовательское соглашение

Связаться с нами

Задать новый вопрос

Как это работает?