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数据规范化
数据规范化（归⼀化）处理是数据挖掘的⼀项基础⼯作。不同评价指标往往具有不同的量纲，数值见的差别可能很⼤，不进⾏处理可能会影响到数据分析的结果。为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进⾏标准化处理，将数据按照⽐例进⾏缩放，使之落⼊⼀个特定的区域，便于进⾏综合分析。如将⼯资收⼊属性值映射到[-1, 1]或者[0, 1]内。 谐振隧穿器件
数据规范化对于基于距离的挖掘算法尤为重要。
（1）最⼩-最⼤规范化
最⼩-最⼤规范化也称为离散标准化，是对原始数据的线性变换，将数据值映射到[0, 1]之间。
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转换公式如下：
离差标准化保留了原来数据中存在的关系，是消除量纲和数据取值范围影响的最简单⽅法。这种处理⽅法的缺点是若数值集中且某个数值很⼤，则规范化后各值接近于0，并且将会相差不⼤。（如 1， 1.2， 1.3， 1.4， 1.5， 1.6，8.4）这组数据。若将来遇到超过⽬前属性[min, max]取值范围的时候，会引起系统报错，需要重新确定min和max。
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零-均值规范化也称标准差标准化，经过处理的数据的均值为0，标准差为1。转化公式为：
其中为原始数据的均值，为原始数据的标准差，是当前⽤得最多的数据标准化⽅式。标准差分数可以回答这样⼀个问题："给定数据距离其均值多少个标准差"的问题，在均值之上的数据会得到⼀个正的标准化分数，反之会得到⼀个负的标准化分数。
（3）⼩数定标规范化
通过移动属性值的⼩数位数，将属性值映射到[-1, 1]之间，移动的⼩数位数取决于属性值绝对值的最⼤值。转化公式为：
代码的实现地址为：光纤调整架
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