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Min-Max 归一化

时间: 2025-01-26 16:03:50 浏览: 111

### Min-Max 归一化简介 Min-Max 归一化是一种常见的数据预处理技术，用于将特征缩放到特定范围（通常是0到1）。这种方法通过线性变换来调整数值范围，使得最小值映射为0，最大值映射为1。对于给定的一组数 $X$ ，其公式可以表示如下[^2]： \[ X_{\text{norm}} = \frac{X - X_{\min}}{X_{\max} - X_{\min}} \] 其中： - $X_{\min}$ 表示原始数据中的最小值； - $X_{\max}$ 表示原始数据中的最大值。这种转换方式能够保持数据之间的相对距离不变，在某些应用场景下非常有用。 ### Python 实现代码下面是一个简单的Python函数实现Min-Max归一化的例子: ```python import numpy as np def min_max_normalization(data): """Apply Min-Max Normalization on the input array.""" normalized_data = (data - np.min(data)) / (np.max(data) - np.min(data)) return normalized_data # Example usage: example_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) normalized_example = min_max_normalization(example_array) print(normalized_example) ``` 此方法适用于大多数情况下不需要改变分布特性的场景，并且当知道数据的最大值和最小值时特别有效。然而需要注意的是，如果新加入的数据超出了原有的极值，则可能导致模型性能下降或异常情况发生。

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