Python数据归一化与三种方法解析

简介：
本文深入探讨了在使用Python进行数据分析时数据归一化的必要性，并详细解析了三种常用的数据归一化方法。 数据标准化处理是数据分析中的一个关键步骤。由于不同指标通常具有不同的量纲和单位，这些差异可能影响到分析结果的准确性。为了消除这种因量纲造成的干扰因素，需要进行数据标准化以确保各项指标之间的可比性。经过标准转换后的原始数据将处于同一数量级上，从而便于综合评价。 以下是三种常见的归一化方法之一：min-max标准化（Min-Max Normalization），又称为离差标准化法。这种方法是对原始数值进行线性变换，并将其映射到0至1的区间内。具体计算公式如下： 其中max代表样本数据中的最大值，而min则是最小值。 然而，此方法的一个局限在于当新数据加入时可能会导致原有的最大或最小值发生变化，从而影响标准化结果的有效性和准确性。