java归一化处理 算法归一化

一.什么是数据归一化？

机器学习模型被互联网行业广泛应用，如排序、推荐、反作弊、定位等。一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化，为什么要归一化呢？维基百科给出的解释：

　　1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；

　　2）归一化有可能提高精度。

在knn算法中主要是可以用来提高结果的准确度。

   一些分类器需要计算样本之间的距离（如欧氏距离），例如KNN。如果一个特征值域范围非常大，那么距离计算就主要取决于这个特征，从而与实际情况相悖（比如这时实际情况是值域范围小的特征更重要）。

二.数据归一化的方法

 

1.最值归一化（线性归一化）

这种归一化方法比较适用在数值比较集中的情况。这种方法有个缺陷，如果max和min不稳定，很容易使得归一化结果不稳定，使得后续使用效果也不稳定。实际使用中可以用经验常量值来替代max和min。（该方法使用于数据集存在明显的边界，有最大值和最小值的情况）

 

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt


x = np.random.randint(0,100,size=100)
x=(x-np.min(x))/(np.max(x)-np.min(x)) #数据归一化

#二维矩阵的归一化

x=np.random.randint(0,100,(50,2))
x=np.array(x,dtype='float') #转换成浮点型


#对二维数组中的每一列进行数据归一化
x[:,0]=(x[:,0]-np.min(x[:,0]))/(np.max(x[:,0])-np.min(x[:,0]))
x[:,1]=(x[:,1]-np.min(x[:,1]))/(np.max(x[:,1])-np.min(x[:,1]))


#数据可视化过程
plt.scatter(x[:,0],x[:,1])
plt.show()

如下图：

 

#第一列的均值和方差
np.mean(x[:,0])  #0.49151515151515146

np.std(x[:,0])   #0.3178761398431847

#第二列的均值和差

np.mean(x[:,1])  #0.5156521739130435

np.std(x[:,1])   #0.3018935202062692

2.均值方差归一化（标准差标准化）

 

 

#均值方差归一化
x2 = np.random.randint(0,100,(50,2))
x2=np.array(x2,dtype=float)


#对数组中的每一列进行数据归一化
x2[:,0]=(x2[:,0] - np.mean(x2[:,0])) / np.std(x2[:,0])
x2[:,1]=(x2[:,1] - np.mean(x2[:,1])) / np.std(x2[:,1])

#可视化过程
plt.scatter(x2[:,0],x2[:,1])
plt.show()

如下图：

#第一列的均值和方差
np.mean(x2[:,0])  #-5.384581669432009e-17
np.std(x2[:,0])   #1.0

#第二列的均值和差
np.mean(x2[:,1])  #-1.1102230246251565e-16
np.std(x2[:,1])   #1.0

 三.如何对测试数据集进行数据归一化？

1.利用训练数据集的均值和方差

 2.使用scikit_learn中Scaler来进行

 

 

3.Scaler的流程如下

 

 

示例代码如下：

#scikit_learn中的Scalar

import numpy as np
from sklearn import datasets

#以鸢尾花的数据集为示例
iris = datasets.load_iris()
X=iris.data
y=iris.target

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=666)


from sklearn.preprocessing import StandardScaler  #sklearn中的相应的类

standardScaler = StandardScaler() #实例化这样的一个类

standardScaler.fit(X_train) #求出相应的均值和方差（根据训练集）

standardScaler.mean_ # 均值 array([5.83416667, 3.0825    , 3.70916667, 1.16916667])

standardScaler.scale_  #标准差array([0.81019502, 0.44076874, 1.76295187, 0.75429833])

X_train=standardScaler.transform(X_train)  #根据fit计算出来的值来进行相应的数据归一化

x_test_transform=standardScaler.transform(x_test)  #对测试集也使用同样的方法进行相应的数据归一化


from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier  

knn_clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn_clf.fit(X_train,y_train)

'''
KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski',
           metric_params=None, n_jobs=1, n_neighbors=3, p=2,
           weights='uniform')
'''

knn_clf.score(x_test_transform,y_test) # 数据归一化后的精确度1.0


#注意：算精确度的时候，测试集的数据也一定要使用数据归一化后的结果