标准化和归一化什么区别

数据预处理是一门艺术，而标准化和归一化是它的两大基石。理解它们的区别至关重要，因为它们决定了我们如何处理数据以使其适合各种机器学习算法。

标准化：将数据居中并缩放到标准差

标准化涉及两个步骤：减去平均值和除以标准差。通过减去平均值，我们将数据居中在 0 附近，通过除以标准差，我们将数据缩放到单位方差。

为什么要进行标准化？

标准化的好处有很多：

• 消除尺度差异：它将不同尺度的特征标准化，使得它们具有可比性。
• 提高收敛速度：减少特征之间的极端值差异，加速机器学习算法的收敛。
• 避免过拟合：标准化的数据具有更均匀的分布，有助于防止算法过度拟合训练数据。

归一化：将数据映射到特定范围

归一化将数据映射到一个特定的范围，通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。这可以通过多种技术实现，包括最大-最小归一化、小数定标和基于秩的归一化。

为什么要进行归一化？

归一化的优势也同样重要：

• 强制范围限制：它将数据值限制在特定范围内，使它们更适合特定算法或模型。
• 处理离群值：通过缩小离群值的影响，归一化可以提高模型的鲁棒性。
• 提升非线性关系：某些归一化技术，如小数定标，可以揭示数据中的非线性关系，从而增强模型的预测能力。

关键区别

虽然标准化和归一化都是数据预处理技术，但它们在几个关键方面有所不同：

• 目标：标准化将数据居中并缩放到单位方差，而归一化将数据映射到特定范围。
• 转换：标准化涉及减法和除法，而归一化使用不同的公式，如线性映射或秩变换。
• 适用范围：标准化通常用于特征具有高斯分布的情况，而归一化适用于具有任意分布的数据。

何时选择标准化或归一化

选择标准化或归一化取决于数据分布、机器学习算法的要求以及模型的目标。以下是一些指导原则：

• 如果特征具有高斯分布，并且算法对特征尺度敏感，则选择 标准化。
• 如果特征具有任意分布，或者模型需要将数据映射到特定范围，则选择 归一化。
• 如果需要保留数据的原始分布，则可以使用 基于秩的归一化。

结论

标准化和归一化是数据预处理的强大工具，具有独特的作用。通过了解它们之间的区别，我们可以为机器学习模型提供最优化的数据，最大限度地提高其性能和泛化能力。谨记，数据预处理不仅是一门科学，更是一门艺术，需要根据具体情况进行谨慎的选择。

作为一名数据科学家，我经常需要处理具有不同范围和单位的数据。为了让这些数据更具有可比性，我需要应用两种关键技术：标准化和归一化。虽然这两个术语听起来很相似，但它们的作用有很大不同，下面我会详细解释它们的差异。

标准化

标准化是一个将数据转换到均值为 0 和标准差为 1 的过程。它的主要目的是消除数据中的规模差异，使得不同特征具有相似的范围。

• 优点：

  • 标准化后的数据更容易进行比较，因为它们处于相同的范围内。
  • 在使用欧几里得距离等基于距离的算法时，可以防止特征范围大的特征主导模型。
  • 标准化可以提高某些机器学习算法的性能，如线性回归和逻辑回归。

• 缺点：

  • 标准化可能会丢失一些信息，尤其是在数据中存在异常值的情况下。
  • 由于标准差是基于整个数据集计算的，因此可能不适用于具有不同方差的不同特征。

归一化

归一化是一种将数据转换到 [0, 1] 范围内的过程。它的目的是使数据在某个范围内具有统一的表示，无论其原始范围或单位如何。

• 优点：

  • 归一化后的数据易于解释，因为它们表示为百分比或比例。
  • 在数据挖掘和可视化中，归一化可以帮助突出显示模式和趋势。
  • 归一化可以提高某些机器学习算法的性能，如支持向量机和神经网络。

• 缺点：

  • 归一化可能会放大异常值的影响，因为它们现在会占据较大的范围。
  • 归一化可能会丢失数据中的差异，因为所有值都压缩到相同的范围内。

选择标准化或归一化

选择标准化还是归一化取决于数据和要执行的任务。以下是一些一般准则：

• 使用标准化：
  • 当目标是消除数据中的规模差异时。
  • 当使用基于距离的算法时。
  • 当数据遵循正态分布时。
• 使用归一化：
  • 当目标是将数据表示在特定范围内时。
  • 当数据挖掘和可视化是重点时。
  • 当数据中可能存在异常值时。

示例

考虑以下数据集，其中包含两个特征：身高和体重。

| 身高（英寸） | 体重（磅） |
|—|—|
| 60 | 120 |
| 72 | 150 |
| 84 | 180 |

如果我们对身高进行标准化，那么结果将如下：

| 身高（标准化） | 体重（磅） |
|—|—|
| -1 | 120 |
| 0 | 150 |
| 1 | 180 |

我们可以看到，身高现在具有均值为 0 和标准差为 1。

如果我们对身高进行归一化，那么结果将如下：

| 身高（归一化） | 体重（磅） |
|—|—|
| 0 | 120 |
| 0.5 | 150 |
| 1 | 180 |

我们可以看到，身高现在处于 [0, 1] 范围内。

在选择时考虑数据的相关性和分布非常重要。在某些情况下，两种技术都可以提供有益的效果。

总之，标准化和归一化是强大的数据预处理技术，可以极大地提高机器学习模型的性能。通过了解它们的差异和适当选择它们，可以从数据中提取有价值的见解并做出更准确的预测。

作为一个数据科学小白，一开始把标准化和归一化混为一谈，觉得它们不就是把数据变成0到1之间吗？后来深入了解后，我才发现两者之间有本质的区别。今天我就来聊聊标准化和归一化之间的分歧，帮助大家彻底弄清它们的差异。

一、概念区分

1. 标准化

标准化，顾名思义，就是让数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。具体做法是：


标准化数据 = (原始数据 - 均值) / 标准差


2. 归一化

归一化则不同，它是将数据缩放到特定的范围内，最常见的是0到1之间。算法如下：


归一化数据 = (原始数据 - 最小值) / (最大值 - 最小值)


二、目标差异

标准化和归一化的目标截然不同。

• 标准化：

  让数据符合正态分布，消除不同特征之间的单位和量纲差异，使得它们在建模时具有可比性。

• 归一化：

  缩小数据范围，避免某些值过大或过小对模型的过度影响，确保特征具有相似的权重。

三、适用场景

根据不同的目标，标准化和归一化适用于不同的场景：

1. 标准化适用场景：

• 数据不符合正态分布，需要进行正态化处理。
• 不同特征具有不同的单位和量纲，需要消除差异。
• 模型对数据分布敏感，需要让数据符合特定分布。

2. 归一化适用场景：

• 数据范围差异较大，需要缩小范围。
• 算法对数据范围敏感，需要确保特征具有相似的权重。
• 想要将不同来源的数据集进行整合，需要对齐数据范围。

四、优缺点对比

1. 标准化

• 优点：消除了单位和量纲差异，使数据符合正态分布，在建模时具有可比性。
• 缺点：可能改变数据分布的形状，失去原始数据的某些信息。

2. 归一化

• 优点：缩小数据范围，保证特征具有相似的权重，防止极值对模型的影响。
• 缺点：不改变数据分布的形状，无法消除单位和量纲差异。

五、总结

简单来说，标准化是让数据符合正态分布，消除单位差异，而归一化是缩小数据范围，保证特征权重相似。两者的适用场景不同，各自有优缺点。数据科学家需要根据实际情况选择合适的处理方式，才能充分发挥数据的价值。