数据处理之标准化/归一化方法

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SHQ5785 发表于 2020/12/30 01:46:44 2020/12/30
【摘要】 数据处理之标准化/归一化方法 归一化方法(Normalization Method) 1.把数变为(0,1)之间的小数       主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速,应该归到数字信号处理范畴之内。 2.把有量纲表达式变为无量纲表达式       归一化是一种简化计...

数据处理之标准化/归一化方法

归一化方法(Normalization Method)

1.把数变为(0,1)之间的小数

      主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速,应该归到数字信号处理范畴之内。

2.把有量纲表达式变为无量纲表达式

      归一化是一种简化计算的方式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为无量纲的表达式,成为纯量。

      比如,复数阻抗可以归一化书写:Z = R + jωL = R(1 + jωL/R) ,复数部分变成了纯数量了,没有量纲。

      另外,微波之中也就是电路分析、信号系统、电磁波传输等,有很多运算都可以如此处理,既保证了运算的便捷,又能凸现出物理量的本质含义。

常见的归一化公式

1.线性函数转换

      表达式如下:

      y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)

     说明:x、y分别为转换前、后的值,MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。

2.对数函数转换

      表达式如下:

     y=log10(x)

     说明:以10为底的对数函数转换。

3.反余切函数转换

      表达式如下:

     y=atan(x)*2/PI

标准化方法(Normalization Method)

      数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。由于信用指标体系的各个指标度量单位是不同的,为了能够将指标参与评价计算,需要对指标进行规范化处理,通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。

美文美图

 

文章来源: shq5785.blog.csdn.net,作者:No Silver Bullet,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:shq5785.blog.csdn.net/article/details/51872169

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