Нормалізація Даних
Нормалізація даних — це важливий етап попередньої обробки для багатьох алгоритмів кластеризації, зокрема K-means. Ознаки у реальних наборах даних часто мають різні масштаби та одиниці вимірювання. Алгоритми, які залежать від обчислення відстаней, такі як K-means, можуть бути суттєво впливовими ознаками з більшими масштабами. Нормалізація дозволяє привести всі ознаки до подібного масштабу, запобігаючи домінуванню ознак з більшими значеннями у процесі кластеризації.
StandardScaler
StandardScaler стандартизує ознаки шляхом віднімання середнього значення та масштабування до одиничної дисперсії. Він перетворює дані так, що вони мають середнє 0 та стандартне відхилення 1. Це досягається шляхом віднімання середнього значення та ділення на стандартне відхилення для кожної ознаки.
StandardScaler ефективний, коли дані мають приблизно нормальний розподіл. Він широко використовується та часто є гарним стандартним методом нормалізації для багатьох алгоритмів.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
MinMaxScaler
MinMaxScaler масштабує ознаки до певного діапазону, зазвичай між 0 та 1. Він перетворює дані шляхом масштабування та зсуву кожної ознаки окремо так, щоб вона знаходилась у заданому діапазоні.
MinMaxScaler корисний, коли потрібні значення у конкретному діапазоні або коли дані не мають нормального розподілу. Він зберігає форму оригінального розподілу, лише масштабує її до нового діапазону.
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
Вибір між StandardScaler та MinMaxScaler залежить від ваших даних та конкретного алгоритму. StandardScaler часто надають перевагу для алгоритмів, таких як K-means, коли ознаки мають приблизно нормальний розподіл. MinMaxScaler може бути корисним, коли потрібні обмежені значення або коли дані не мають нормального розподілу.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 2.94Нормалізація Даних
Свайпніть щоб показати меню
Нормалізація даних — це важливий етап попередньої обробки для багатьох алгоритмів кластеризації, зокрема K-means. Ознаки у реальних наборах даних часто мають різні масштаби та одиниці вимірювання. Алгоритми, які залежать від обчислення відстаней, такі як K-means, можуть бути суттєво впливовими ознаками з більшими масштабами. Нормалізація дозволяє привести всі ознаки до подібного масштабу, запобігаючи домінуванню ознак з більшими значеннями у процесі кластеризації.
StandardScaler
StandardScaler стандартизує ознаки шляхом віднімання середнього значення та масштабування до одиничної дисперсії. Він перетворює дані так, що вони мають середнє 0 та стандартне відхилення 1. Це досягається шляхом віднімання середнього значення та ділення на стандартне відхилення для кожної ознаки.
StandardScaler ефективний, коли дані мають приблизно нормальний розподіл. Він широко використовується та часто є гарним стандартним методом нормалізації для багатьох алгоритмів.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
MinMaxScaler
MinMaxScaler масштабує ознаки до певного діапазону, зазвичай між 0 та 1. Він перетворює дані шляхом масштабування та зсуву кожної ознаки окремо так, щоб вона знаходилась у заданому діапазоні.
MinMaxScaler корисний, коли потрібні значення у конкретному діапазоні або коли дані не мають нормального розподілу. Він зберігає форму оригінального розподілу, лише масштабує її до нового діапазону.
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
Вибір між StandardScaler та MinMaxScaler залежить від ваших даних та конкретного алгоритму. StandardScaler часто надають перевагу для алгоритмів, таких як K-means, коли ознаки мають приблизно нормальний розподіл. MinMaxScaler може бути корисним, коли потрібні обмежені значення або коли дані не мають нормального розподілу.
Дякуємо за ваш відгук!
