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標準化和歸一化的區別和應用場景是什么?

來源:千鋒教育
發布人:xqq
時間: 2023-10-15 01:35:39 1697304939

1.定義不同

標準化(Standardization),也稱為Z-score Normalization,是將數據按比例縮放,使之符合標準正態分布,即均值為0,標準差為1。而歸一化(Normalization)通常是將數據縮放到[0,1]或者[-1,1]的范圍內。

2.計算方法不同

標準化的計算方法是減去均值后除以標準差,而歸一化通常是減去最小值后除以最大值和最小值的差。

3.使用場景不同

標準化通常用于需要計算距離的算法,如SVM,KNN,LR,以及神經網絡等。而歸一化適用于對參數大小敏感,或者最大最小值已知的場景,如梯度下降,深度學習等。

4.處理效果不同

標準化處理后的數據保持了原數據的分布形狀,而歸一化則更側重于數據的尺度變換,不考慮數據的分布形狀。

5.對異常值的影響不同

標準化由于涉及均值和標準差,對異常值比較敏感,異常值的存在可能會影響處理后數據的分布。而歸一化則主要受到最大值和最小值的影響,對異常值相對魯棒。

延伸閱讀

選擇標準化還是歸一化

在實際的數據處理中,選擇標準化還是歸一化,主要取決于數據的特性和模型的需求:

1.如果數據的分布接近正態分布,那么標準化可能是一個更好的選擇。因為標準化能夠保持數據的分布形狀,且許多機器學習算法(如線性回歸,邏輯回歸,支持向量機等)在設計時都假設輸入數據是正態分布的。

2.如果數據存在異常值,或者最大最小值非常不穩定,歸一化可能更為合適。因為歸一化對異常值有較好的魯棒性。

3.在深度學習中,由于激活函數(如sigmoid,tanh等)的輸出范圍有限,因此通常需要對輸入數據進行歸一化。

總的來說,標準化和歸一化都有各自的優勢,選擇哪種方法需要根據實際應用場景和數據特性進行權衡。在不確定的情況下,可以都嘗試一下,然后選擇在驗證集上效果較好的方法。

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