之前我们已经介绍了前处理中的特征缩放方法，包括标准化和归一化。现在我们将重点介绍归一化方法的一种形式，即Normalization（规范化），它是机器学习中一种常用的数据处理手段。
什么是Normalization（规范化）？
在机器学习中，Normalization（规范化）是指将数据转化为一定范围内的数值，从而消除不同特征之间的量纲差异。通过规范化，可以确保不同特征对模型的影响具有可比性，避免局部最优解的产生，并提高模型训练的稳定性和收敛速度。
归一化的作用
归一化主要有以下几个作用：
1. 消除不同特征之间的量纲差异：不同特征可能具有不同的取值范围和单位，这样会导致在特征选择和模型训练过程中，某些特征的权重过高，从而影响最终的结果。
2. 加速模型训练：规范化可以使得模型训练过程更加快速和稳定，减少收敛时间和梯度下降算法产生的震荡。
3. 提高模型的泛化性能：规范化可以减小特征值之间的差异，使得模型更加关注具体数值，避免过拟合问题。
下面我们将介绍常用的归一化方法中的一种，即最大最小归一化。
最大最小归一化原理
最大最小归一化是指将数据线性映射到[0, 1]的区间内。假设我们有一个数据集$X$，其中的特征集为$x_1, x_2, …, x_n$，归一化后的数据集为$X_{norm}$，我们通过以下公式进行映射：
$$x_{norm} = \frac{x – x_{min}}{x_{max} – x_{min}}$$
其中，$x$是原始数据，$x_{min}$是该特征的最小值，$x_{max}$是该特征的最大值。
最大最小归一化计算步骤
下面是最大最小归一化的计算步骤：
1. 对每个特征计算最小值$x_{min}$和最大值$x_{max}$。
2. 对每个特征使用上述公式进行归一化计算，将原始数据映射到[0, 1]的区间内。
最大最小归一化的Python实现
下面我们将使用Python来实现最大最小归一化，并解释代码细节。
首先，我们需要导入必要的库：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
接下来，我们生成一个虚拟数据集，用于演示归一化的过程：
# 生成虚拟数据集
X = np.random.randint(0, 100, (100, 2))
我们定义一个函数normalize来实现最大最小归一化：
def normalize(X):
X_norm = (X - np.min(X, axis=0)) / (np.max(X, axis=0) - np.min(X, axis=0))
return X_norm
然后，我们调用该函数对数据进行归一化操作：
X_norm = normalize(X)
最后，我们可视化归一化前后的数据分布情况：
# 可视化原始数据集
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1])
plt.title("Original Data")
# 可视化归一化后的数据集
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter(X_norm[:, 0], X_norm[:, 1])
plt.title("Normalized Data")
plt.show()
在上述代码中，我们使用scatter函数绘制原始数据集和归一化后的数据集的散点图，并使用title函数为图表添加标题。
最终的可视化结果如下图所示：
代码细节解释
在代码中，我们使用了NumPy库来进行向量化计算，提高计算效率。具体而言，np.min和np.max分别用于计算特征的最小值和最大值。然后，我们使用广播运算，分别将最小值和最大值扩展为与特征矩阵X相同的形状，并进行归一化操作。最后，我们将归一化后的结果存储在X_norm变量中，并进行可视化。
通过以上的演示，我们详细地介绍了最大最小归一化的原理、公式推导、计算步骤以及Python代码示例，并解释了代码细节。最大最小归一化是一种常用且有效的数据处理方法，在机器学习中具有重要的作用。
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/822617/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！