【机器学习】归一化特征值的处理-创新互联

# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'Ghostviper'
"""
归一化特征值
"""
from numpy import *
def autoNorm(dataSet):
    minVals = dataSet.min(0)
    maxVals = dataSet.max(0)
    ranges = maxVals - minVals
    normDataSet = zeros(shape(dataSet))
    m = dataSet.shape[0]
    normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m, 1))
    normDataSet = normDataSet / tile(ranges, (m, 1))
    return normDataSet, ranges, minVals
if __name__ == "__main__":
    dataSet = array([
        [0.1, 12345, 23],
        [-1.2, 456431, 46],
        [0.99, 23332, 89],
        [1.3, 97653, 123],
        [2, 10900, 23],
        [1, 54612, 9],
    ])
    normDataSet, ranges, minVals = autoNorm(dataSet)

输出结果:

为温泉等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及温泉网站建设行业解决方案。主营业务为做网站、成都做网站、温泉网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！

array([[ 0.40625   ,  0.00324332,  0.12280702],
       [ 0.        ,  1.        ,  0.3245614 ],
       [ 0.684375  ,  0.02790378,  0.70175439],
       [ 0.78125   ,  0.19471821,  1.        ],
       [ 1.        ,  0.        ,  0.12280702],
       [ 0.6875    ,  0.09811214,  0.        ]])
array([  3.20000000e+00,   4.45531000e+05,   1.14000000e+02])
array([ -1.20000000e+00,   1.09000000e+04,   9.00000000e+00])

算法核心：（数据集 - 最小特征数据集）/ （大特征-最小特征）数据集

用途:用于处理不同组特征数据差异较大的情况

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标题名称：【机器学习】归一化特征值的处理-创新互联
本文网址：http://bjjierui.cn/article/coiiss.html