В каких ситуациях особенно важно применение минимаксной нормализации?

Применение минимаксной нормализации (Min-Max нормализации) особенно важно в ситуациях, когда необходимо привести значения данных к определённому диапазону. www.mql5.com

Некоторые ситуации, в которых это может быть полезно:

• Анализ временных рядов. www.mql5.com Например, данных о температуре, ценах на акции или количестве продаж товаров. www.mql5.com Минимаксная нормализация позволяет сравнивать значения в разные периоды времени, выявлять тренды и аномалии. www.mql5.com
• Работа с разнотипными данными. scienceforum.ru Основная проблема таких данных — несравнимость между собой. scienceforum.ru Минимаксная нормализация помогает повысить качество данных, сводя их к единой шкале. scienceforum.ru
• Работа алгоритмов машинного обучения, которые чувствительны к масштабу признаков. cyberleninka.ru Например, алгоритмов, использующих Евклидово расстояние. cyberleninka.ru

Однако минимаксная нормализация имеет и недостатки: она чувствительна к выбросам, а при добавлении новых данных максимальные и минимальные значения могут измениться, что потребует повторной нормализации всего набора данных. cyberleninka.ru