Zui巨大Zui细小值归一化是一种常用的数据预处理手艺，它通过将数据转换到特定的范围来少许些不同特征之间的尺度差异。这种方法将原始数据的个个值缩放到一个指定的范围，通常是或。

原理

Zui巨大Zui细小值归一化的公式如下：

其中： - \ 是归一化后的值。 - \ 是原始数据值。 - \ 是原始数据中的Zui细小值。 - \ 是原始数据中的Zui巨大值。

优势

1. 轻巧松容易实现计算轻巧松，容易于搞懂和实现。
2. 容易于说明白归一化后的值Neng直接说明白为原始数据值在全部数据值中的相对位置。

不优良的地方

1. 对异常值敏感Ru果数据集中存在异常值，这些个异常值会极巨大地关系到归一化后的后来啊。
2. 范围管束归一化后的数据范围被管束在或，这兴许会丢失一些原始数据的范围信息。

应用场景

• 当数据分布范围差异较巨大，且不需要保留原始数据尺度信息时。
• 当需要将不同特征之间的尺度统一时。

Python实现

在Python中，Neng用sklearn.preprocessing模块中的MinMaxScaler类来实现Zui巨大Zui细小值归一化。

python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler)

x =

xscaled = scaler.fittransform

print

Zui巨大Zui细小值归一化是一种有效的数据预处理手艺，Neng少许些不同特征之间的尺度差异，但在用时需要注意其局限性。