正規化データを指定した範囲にマッピングすることにより、異なる次元のデータの次元と次元単位を削除し、異なるデータ インジケーター間の比較可能性を向上させるために使用されます。一般的なマッピング範囲は [0, 1] と [-1, 1 ] です。
正規化アルゴリズム
- 線形変換: $latex y = ( x – min ) / ( max – min )$
- 対数関数変換：$latex y = log_{10} ( x ) $
- 逆余接関数変換：$latex y = arctan ( x ) * 2 / π$
正規化と他のアルゴリズムの比較
現在、主なデータ処理方法は正規化、標準化、正則化です。
- 正規化とは、異なるデータ間の次元を排除し、データの比較と結合処理を容易にすることです。
- 標準化とは、データ処理の次のステップを促進するためのデータ スケーリングなどの変換です。
- 正則化とは、事前の知識を使用して処理プロセスに正則化要素を導入し、制約を導く役割を高めることです。
関連語: 標準化、正則化