数据标准化和归一化的区别
数据标准化通常是将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，而归一化则是将数据缩放到一个特定的范围，通常是[0,1]或[-1,1]。
数据标准化，也叫Z-score标准化，是一种常用的数据预处理方法。它的主要思想是对原始数据进行线性变换，使得变换后的数据均值为0，标准差为1。这种方法在数据分析、机器学习等领域应用广泛，因为它可以消除数据特征之间的量纲影响，避免因为某个特征的数值范围过大或过小而在计算中占据主导地位。标准化的公式一般为：(x - μ) / σ，其中x是原始数据，μ是均值，σ是标准差。经过标准化处理后，数据将围绕0分布，具有相同的尺度，这对于很多机器学习算法来说是非常重要的。
归一化则是将数据缩放到一个特定的范围，通常是[0,1]或[-1,1]。它的主要思想是对原始数据进行线性变换，使得变换后的数据落在指定的范围内。归一化在数据预处理中也是非常重要的一步，因为它可以消除数据特征之间的量纲影响，并且使得每个特征的数值范围都在相同的尺度上。这对于一些需要计算距离或相似度的算法来说是非常有用的，因为不同的特征具有相同的尺度，可以直接进行比较。归一化的方法有很多种，常用的有最小-最大归一化（Min-Max Normalization），它的公式一般为：(x - min) / (max - min)，其中x是原始数据，min是最小值，max是最大值。经过最小-最大归一化处理后，数据将缩放到[0,1]的范围内。
总的来说，数据标准化和归一化都是用来调整数据尺度的方法，但它们的侧重点和应用场景略有不同。标准化更强调将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，适用于需要计算距离或相似度的场景；而归一化更强调将数据缩放到一个特定的范围，适用于需要消除量纲影响的场景。在实际应用中，可以根据具体的需求和数据的特点选择合适的方法。
...数据人老说的“标准化”与“归一化”是什么?
选择标准化还是归一化，取决于数据的分布特征。标准化适用于正态分布且有异常值的数据，如PCA；归一化则在数据分布未知时更稳妥，能确保所有数据都在预设范围内。总结来说，理解并根据具体情况选择正确的缩放方法是提升机器学习模型性能的关键。在特征工程中，标准化和归一化的应用需要结合数据特点进行明智...
(学习笔记)matlab归一化和标准化的区别,如何进行反归一化?
标准化公式为xnew=(x-mu)\/sigma，其中mu为数据的均值，sigma为数据的方差。其反标准化公式为x=xnew*sigma+mu。标准化后的数据分布均匀，有助于消除量纲影响，提高模型训练效率。归一化与标准化的选择取决于数据特性与模型需求。对于模型具有线性假设或者数据范围固定的情况，通常选择归一化。而对于模型...
不要把归一化和标准化混为一谈
长期以来一直没有清楚的弄明白标准化和归一化的问题，都当作同一件事情对待。知道是数据特征在进行模型运算之前去量纲、转换到小区间的一种Feature scaling(特征缩放)方法。本文将更进一步了解归一化、标准化，解答以下问题：大的层面而言，归一化和标准化是差不多的，都是模型运算器对数据进行处理，从而使...
标准化\/归一化
标准化即为概率论与数理统计中常见的Z-score标准化。在特征值的均值（mean）和标准差（standard deviation）的基础上计算得出。 处理后特征符合 标准正态分布[-1,1] 。归一化是 将每个样本缩放为单位范数（每个样本的范数为1） 。归一化是依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或...
中心化、标准化、归一化?
归一化、标准化可以说都是线性的,在 知乎 - 微调 的回答中,他通过公式的转变最后认为归一化、标准化很相似,都是 x + b \/ c 这样一种形式,具体的可以看参考中的知乎链接。对应到这篇文章中就可以这样做,你可以把那三个方块的中心点放到中心然后拖动缩放框进行缩放就是标准化啦。在说归一化、标准化的作用之...
数据预处理-归一化、标准化
数据预处理中的关键步骤，归一化和标准化，旨在消除特征间的量纲影响，确保所有特征在模型中的权重均衡。它们通过调整数据的尺度，使样本特征具有可比性，减少模型对某些特征跨度大的影响，提升算法的鲁棒性。以鸢尾花数据集为例，第三、四特征花瓣长度和宽度的取值范围差异大。如果不进行处理，算法可能会...
定量PCR数据分析中,标准化和归一化是怎样进行的 用内参基因标准化时为...
归一化，就是一般把对照组的基因表达水平设为一，实验组的变化则表达为对照组的倍数。标准化也是一个意思。均数的计算参见我对你另外几个问题的回答。有具体问题再问。
(6)离散化、归一化、标准化
（之字形逼近与直接逼近）；数据的归一化不是万能的，在实际使用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化 的，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。但是对于决策树则不适用，一个节点是否分裂，与其值的绝对大小没有关系。 标准化：神经网络每一层的输入...
什么叫数据标准化 ?在Python中如何进行数据标准化?
，如果我们先求最大值再求绝对值，别说归一化了，数据简直要钻到地缝里去了。四、RobustScaler 有些时候，数据中会存在离群点（异常值）。这时如果我们使用z-score标准化就会导致数据很容易失去离群特征。这时我们就可以使用RobustScaler方法，它对于数据中心化和数据的缩放健壮性有着更强的参数调节能力。...
正则化,标准化,归一化
torch.optim中的优化器如SGD、Adam等提供了L2正则化的weight_decay参数。Dropout通过随机丢弃神经元实现稀疏性，增强模型鲁棒性。Batch Normalization（BN）则解决“Internal Covariate Shift”问题，保证梯度更新的有效性，加快收敛速度。另一方面，归一化和标准化则是数据预处理的手段，用于调整数据分布。归一化...
呼郊迪汀： 归一化,就是为了限定你的输入向量的最大值跟最小值不超过你的隐层跟输出层函数的限定范围.比如,你的隐层的传递函数为logsig,那么你的输出就在0~1范围内,如果你的传递函数为tansig,你的隐层的输出在-1~·范围内,用归一化,这也是为了你的隐层传递函数的输出着想. 标准化,只是对数据进行了统一的标准,其大小可能已经超出了隐层传递函数的界定范围,在后续的运行时,容易出错.
康平县13561571368： 归一化与标准化的区别？
呼郊迪汀： 1)归一化是一种无量纲处理手段,使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系.简化计算,缩小量值的有效办法.例如,滤波器中各个频率值以截止频率作归一化后,频率都是截止频率的相对值,没有了量纲.阻抗以电源内阻作归一化后,...
康平县13561571368： 数据归一化,标准化? - ？
呼郊迪汀： 标准化是指在执行过程中,不同的执行人参考同样的流程,同样的方法进行.以避免因为人的因素导致的数据差. 归一化是指建立共享平台,所得到的数据资料统一归档并对需要的人开放.以避免需要的人再去重复收集数据浪费人力时间. 补充一点:标准化是指过程,归一化是针对结果,只有共同作用才能得到合理,科学的结果
康平县13561571368： 定量PCR数据分析中,标准化和归一化是怎样进行的 用内参基因标准化时为什么要用几何平均 谢谢 - ？
呼郊迪汀： 归一化,就是一般把对照组的基因表达水平设为一,实验组的变化则表达为对照组的倍数.标准化也是一个意思.均数的计算参见我对你另外几个问题的回答.有具体问题再问.
康平县13561571368： 在数据挖掘过程中,好像有些算法要求变量必须是正太分布的,我想知道什么时候需要对数据进行标准化处理? - ？
呼郊迪汀： 标准化/归一化都是对变量进行scale的数据预处理基本方法,是否采用或采用哪种,完全取决于你使用的数据分析处理算法的需求. 此类预处理主要有两个目的,一是使变量间尺度接近,避免出现计算误差或影响如距离之类度量的均衡性.二是使各变量值或样本矢量的度量值在算法要求的区间内. 至于正态分布性,一般是算法的适用假设,应该在算法应用前或后做此检验以保证可靠性,而不是要求用什么变换方法把数据处理成正态分布.如误差的正态分布假设是回归无偏的基本条件,或某些基于类簇是正态分布的聚类算法只有在问题确实符合这种模式下才能得到正确结果. 当然,如果仅仅要将特定分布数据转换成另一种分布还是有办法的.但用途应该比较特殊.
康平县13561571368： 这种类似【归一化】的处理,在数学上有什么标准的称呼吗?？
呼郊迪汀： 你说的应该是标准化吧!标准化是将一组数据转化为一组新的数据,新数据的期望为0方差为1
康平县13561571368： 向量的单位化和标准化一样吗 - ？
呼郊迪汀： 先求矩阵的最大特征值,然后将对应特征向量标准化 w=-w/sum(abs(w))那么一般对向量的单位化是做:w=w/sum(w.^)这里所谓的标准化实际上是做了一个归一化,就是使得做完了以后加起来变成,通常归一化的方法就是直接把向量的每个元素除
康平县13561571368： 数据归一化怎么处理? - ？
呼郊迪汀： 归一化是为了加快训练网络的收敛性,可以不进行归一化处理 归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性.归一化在0-1之间是统计的概率分布,归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布.归一化有同一、统一和合一的意思.无论是为了建模...
