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137****0021 · 2024年07月27日

标准化和归一化

NO.PZ2023050402000021

问题如下:

下面关于去规模化的方法说法正确的是?

选项:

A.[0,1]标准化需要数据服从正态分布 B.Z-score标准化后新变量的均值是0,标准差是1。 C.Z-score标准化不需要事先知道数据的分布 D.[0,1]标准化对异常值不敏感

解释:

正确答案是B选项。Z-score标准化(Standardization)。这种方法同时将数据做了“中心化”和将数据按比例进行了缩放。新变量的均值为0,标准差为1。

这里的[0,1]标准化和“归一化”有什么区别?有时候刻意区分标准化和归一化,有时候又把归一化的方法归类到标准化的一种,这样很容易混淆。

1 个答案

Tina_品职助教 · 2024年07月28日

嗨,从没放弃的小努力你好:


  • 标准化(通常指Z-score标准化):将数据转换为均值为0,标准差为1的分布。适用于数据服从正态分布或需要消除均值和尺度影响的场景。最常见的方法是 Z-score 标准化
  • 归一化(通常指Min-Max归一化):归一化通常指的是将数据缩放到一个特定的范围,通常是 [0,1]。这种方法有助于消除不同特征之间的量纲差异,使得不同特征的数据可以在相同的尺度上进行比较。

应用场景

  • 标准化:适用于需要考虑数据分布特性和消除量纲影响的统计分析、机器学习等场景。
  • 归一化:适用于需要将数据缩放到固定范围的图像处理、神经网络输入等场景。


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2024-04-20 16:14 1 · 回答

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2024-04-18 11:34 2 · 回答

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2023-10-11 23:11 1 · 回答