《數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)》 課件5.1.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

處理玻璃成分?jǐn)?shù)據(jù)加工廠玻璃類別識別——決策樹、隨機森林任務(wù)描述數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，基礎(chǔ)不牢，地動山搖，因此，數(shù)據(jù)預(yù)處理是關(guān)鍵一步。打好堅實的基礎(chǔ)才能為之后的騰飛做好準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)預(yù)處理的具體目標(biāo)是將不同格式和單位的數(shù)據(jù)，整合為同一形式，便于之后的數(shù)據(jù)分析。本任務(wù)將主要對加工廠生產(chǎn)的玻璃進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)集的劃分、數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，以及通過PCA降維，提取數(shù)據(jù)集的主要特征。任務(wù)要求利用sklearn庫進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化。利用sklearn庫進(jìn)行PCA降維。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)降維數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化什么是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化？數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式和結(jié)構(gòu)，以便在不同系統(tǒng)和應(yīng)用程序之間進(jìn)行共享和交換，同時確保數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)有何作用？在數(shù)據(jù)處理中進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的意義在于消除數(shù)據(jù)的尺度影響，原始數(shù)據(jù)的尺度可能差異較大。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以將所有特征的取值范圍統(tǒng)一，消除尺度影響，提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以提高模型的收斂速度，在機器學(xué)習(xí)中，一些優(yōu)化算法可能需要多次迭代才能達(dá)到最優(yōu)解。如果數(shù)據(jù)的尺度不同，會導(dǎo)致算法在某些特征上迭代次數(shù)多，而在其他特征上則迭代次數(shù)少。提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，標(biāo)準(zhǔn)化可以幫助識別和消除數(shù)據(jù)中的異常值和錯誤，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。常見的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法如下。方法意義小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)除以一個固定的基數(shù)，例如10的冪，以消除數(shù)據(jù)中的單位差異標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為其標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)，適用于正態(tài)分布的數(shù)據(jù)最大最小標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)縮放到指定范圍內(nèi)，適用于數(shù)據(jù)分布在不同范圍的情況下數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化最大最小標(biāo)準(zhǔn)化通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換，將數(shù)據(jù)縮放到指定的范圍內(nèi)，通常是[0,1]。最大最小標(biāo)準(zhǔn)化的公式如下所示。最大最小標(biāo)準(zhǔn)化x的最大值x的最小值使用sklearn庫中的MinMaxScaler函數(shù)可以實現(xiàn)最大最小標(biāo)準(zhǔn)化，其基本使用格式如下。classsklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0,1),copy=True)最大最小標(biāo)準(zhǔn)化MinMaxScaler函數(shù)常用參數(shù)及其說明如下。參數(shù)名稱說明feature_range接收tuple，用于指定數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的范圍，默認(rèn)值為（0,1）copy接收bool，表示是否復(fù)制輸入數(shù)據(jù)，默認(rèn)為True標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化最常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法是標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化，也稱為Z-score標(biāo)準(zhǔn)化，是一種將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的方法。標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化的公式如下所示。

均值標(biāo)準(zhǔn)差classsklearn.preprocessing.StandardScaler(copy=True,with_mean=True,with_std=True)使用sklearn庫中的StandardScaler函數(shù)實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化，其基本使用格式如下。標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化StandardScaler函數(shù)的參數(shù)及說明如下。參數(shù)名稱說明copy接收bool，表示是否復(fù)制輸入數(shù)據(jù)，默認(rèn)為Truewith_mean接收bool，表示是否進(jìn)行中心化處理，默認(rèn)為Truewith_std接收bool，表示是否對每個特征的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行歸一化處理，默認(rèn)為True標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化加強國家科普能力建設(shè)，深化全民閱讀活動。廣泛的閱讀不僅可以開闊視野，還可以發(fā)現(xiàn)自己的興趣導(dǎo)向。在閱讀時，有時需要對一篇文獻(xiàn)的詞頻進(jìn)行分析。首先將文獻(xiàn)中的每個詞語作為一個特征，構(gòu)造一個詞頻矩陣。詞頻矩陣可以便于快速的瀏覽一篇文章的主要內(nèi)容。對這個詞頻矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除詞頻之間的量級差異。最大最小標(biāo)準(zhǔn)化、標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化下表是關(guān)于詞頻矩陣的數(shù)據(jù)集，其中每行表示一篇文章，每列表示一個詞語的出現(xiàn)次數(shù)。最大最小標(biāo)準(zhǔn)化、標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)字中國網(wǎng)絡(luò)51001042580670121025100將對該詞頻矩陣分別使用最大最小標(biāo)準(zhǔn)化和標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化，通過移動數(shù)據(jù)的小數(shù)點位置來進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，將數(shù)據(jù)放縮到[0,1]之間，如下式所示。在具體標(biāo)準(zhǔn)化過程中，小數(shù)點移動多少位取決于數(shù)據(jù)系列中的最大絕對值大小。例如，[100,2,30]標(biāo)準(zhǔn)化為[0.1,0.002,0.03]，可以明顯的看出它的優(yōu)點在于不改變原始數(shù)據(jù)的分布。小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化下表是某省市的旅游人數(shù)的數(shù)據(jù)集，包括日期及旅游人數(shù)兩個特征。下面將對旅游人數(shù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化。日期旅游人數(shù)2022年10月1日3700682022年10月2日5900432022年10月3日2954032022年10月4日315698小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化最大最小標(biāo)準(zhǔn)化方法簡單，便于理解，標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)限定在[0,1]區(qū)間內(nèi)。標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)