数据处理赏罚之尺度化/归一化要领

归一化要领（Normalization Method）

1.把数变为（0，1）之间的小数

? ? ? 首要是为了数据处理赏罚利便提出来的，把数据映射到0～1范畴之内处理赏罚，越发便捷快速，应该归到数字信号处理赏罚领域之内。

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较的方法，即将有量纲的表达式，颠末调动，化为无量纲的表达式，成为纯量。

? ? ? 好比，复数阻抗可以归一化誊写：Z = R + jωL = R(1 + jωL/R) ，复数部门酿成了纯数目了，没有量纲。

? ? ? 其它，微波之中也就是电路说明、信号体系、电磁波传输等，有许多运算都可以云云处理赏罚，既担保了运算的便捷，又能凸现出物理量的本质寄义。

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)

? ? ?声名：x、y别离为转换前、后的值，MaxValue、MinValue别离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)

? ? ?声名：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

尺度化要领（Normalization Method）

? ? ? 数据的尺度化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。因为名誉指标系统的各个指标怀抱单元是差异的，为了可以或许将指标参加评价计较，必要对指标举办类型化处理赏罚，通过函数调动将其数值映射到某个数值区间。

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（编辑：湖南网）

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