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: $latex y = ( x – min ) / ( max – min )$latexy=(x–min)/(max–min)
• 対数関数変換：$latex y = log\_{10} ( x )$latexy=log_10(x)
• 逆余接関数変換：$latex y = arctan ( x ) \* 2 / π$latexy=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