数据归一化

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流水 11月 24, 2017

数据归一化

由于不同维度的数据的值大小不同 如果直接使用，会致使指标的影响力不同，所以我们需要对数据进行归一化处理

公式为newValue = (oldValue - min) / max - min

实现逻辑

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from numpy import *
# 数据归一化
# 由于 飞行里程的数字偏大 将会影响到计算结果
# 我们需要将它转换为 0-1以内的值
# 转换公式 newValue = (oldValue - min) / max - min
def autoNorm(dataSet):
    minVals = dataSet.min[0]
    maxVals = dataSet.max[0]
    ranges = maxVals - minVals
    normDataSet = zeros(shape(dataSet))
    m = dataSet.shape[0]
    normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m, 1))
    normDataSet = normDataSet / tile(ranges, (m, 1))
    return normDataSet, ranges, minVals