标准化在Python中是如何执行的？

Question

当我在python中使用preprocessing.normalization对-ve/+ve值或总-ve值进行归一化时，归一化总是使值介于0和1之间，那么归一化后的值是-ve？为什么会这样呢？

Answer 1

这完全取决于使用的归一化函数。一般而言，归一化将数据带到-1.0到1.0或0.0到1.0之间

数据规范化的方法-

-Decimal Scaling
-Min-Max Normalization
-z-Score Normalization(zero-mean Normalization)

十进制标度归一化方法

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示例：

Let the input data is: -10, 201, 301, -401, 501, 601, 701

To normalize the above data,
Step 1: Maximum absolute value in given data(m): 701
Step 2: Divide the given data by 1000 (i.e j=3)

Result: The normalized data is: -0.01, 0.201, 0.301, -0.401, 0.501, 0.601, 0.701

最小-最大归一化

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Min(A)，Max(A)分别是A的最小绝对值和最大绝对值。V‘是数据中每个条目的新值。V是数据中每个条目的旧值。

Z-score归一化

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V‘，v分别是数据中每个条目的新旧条目。σA，A分别是A的标准差和均值。