【python机器学习】——归一化

归一化 normalization

归一化的目的

归一化（Normalization）是一种数据处理方法，目的在于消除不同数据之间的量纲影响，使数据具有更好的可比性，便于数据分析和处理。在多个领域中，如统计学、机器学习、数据挖掘等，归一化都是一项重要的技术。归一化主要有以下几个目的：

1.统一量纲：当数据集中的不同特征的量纲（单位）不同时，可能会导致某些特征在学习算法中占据主导地位。通过归一化，可以将所有特征的量纲统一到相同的尺度，确保每个特征在模型中的贡献是平等的。

2.加速学习过程：在某些算法中，例如梯度下降，特征的大范围数值可能会导致学习率的选择变得复杂，且可能需要更多迭代才能收敛。归一化可以使得特征数值范围更紧凑，有助于加速学习过程。

3. 提高精度：对于一些模型，尤其是距离计算敏感的模型（如K-近邻、K-均值聚类、神经网络），特征的规模差异可能会导致模型性能下降。归一化可以消除这种影响，提高模型精度。

4. 处理异常值：通过将数据映射到一个标准范围（如0到1之间），归一化可以减少异常值对模型的影响。

5. 满足算法要求：某些算法或模型要求输入数据必须满足特定的分布（如正态分布），归一化可以帮助数据更好地符合这些要求。

6. 便于可视化：在数据可视化中，如果数据规模差异很大，那么较小的数值在图表中将几乎不可见。