(0.30.50.20.2)怎样归一化

发布网友 发布时间：2023-02-23 21:00

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热心网友 时间：2023-11-13 21:53

03050202怎样归一化
03050202怎样归一化

归一化是指将变量的取值范围缩放到某一个固定的区间，一般是[0,1]或者[-1,1]。常用的归一化方法有：

1. 最小-最大规范化：将数据的取值范围缩放到[0,1]，公式为：X_new = (X - X_min) / (X_max - X_min)；

2. Z-score标准化：将数据的分布转换为均值为0，标准差为1的正态分布，公式为：X_new = (X - X_mean) / X_std；

3. 小数定标规范化：将数据的取值范围缩放到[-1,1]，公式为：X_new = X / 10^j，其中j为使得最大的绝对值等于1的整数；

4. 均值正则化：将数据的取值范围缩放到[0,1]，公式为：X_new = (X - X_mean) / (X_max - X_min)。

热心网友 时间：2023-11-13 21:54

将0.30.50.20.2归一化的方法是：
(0-min)/(max-min) = (x-min)/(max'-min')
其中， max=50, min=0; max'=1, min'= 0。所以可得：
0/50 = x/1 => x = 0;
30/50 = x/1 => x = 0.6;
50/50 = x/1 => x = 1;
20/50 = x / 1 =>x= 0.4;
2/ 50=x / 1=>x= 0.04。

热心网友 时间：2023-11-13 21:54

归一化是一种数据处理方法，它的目的是将数据转换为具有相同范围的数据。它可以把数据的范围转换为0到1或者-1到1之间的范围，这样可以使得数据更容易处理和比较。归一化的方法有很多，比如最小-最大规范化、零均值规范化和标准差规范化等。最小-最大规范化是将数据的范围缩放到0到1之间，这是一种最简单的归一化方法。零均值规范化是将数据的均值调整为0，这样可以使得数据更容易比较。标准差规范化是将数据的标准差调整为1，这样可以使得数据更容易比较。

热心网友 时间：2023-11-13 21:55

这个数列的归一化方法是，将每个数除以它们的总和，即：(0.30/1)、(0.50/1)、(0.20/1)、(0.2/1)，得到最终结果：(0.30/1)、(0.50/1)、(0.20/1)、(0.2/1)，即(0.3, 0.5, 0.2, 0.2)。

热心网友 时间：2023-11-13 21:55

归一化是指将不同的数据值转换为相同的数据范围，以便更容易比较和分析。归一化的方法有很多，比如最小-最大归一化、零-均值归一化、小数定标归一化等。最小-最大归一化是将数据的取值范围缩放到[0,1]之间，公式为：X_new = (X - X_min) / (X_max - X_min)。零-均值归一化是将数据的均值设为0，公式为：X_new = X - X_mean。小数定标归一化是将数据的取值范围缩放到[-1,1]之间，公式为：X_new = X / 10^j，其中j是使得X_max和X_min的绝对值之和最小的整数。