數據規範化（歸一化）方法

數據挖掘中，在訓練模型以前，須要對特徵進行必定的處理，最多見的處理方式之一就是數據的規範化。數據的規範化的做用主要有兩個：去掉量綱，使得指標之間具備可比性；將數據限制到必定區間，使得運算更爲便捷。歸一化就是典型的數據規範化方法，常見的數據規範化方法以下：算法 1、線性函數歸一化(Min-Max scaling)函數   線性函數將原始數據線性化的方法轉換到[0, 1]的範圍。計算公式以下：spa

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