표준화데이터를 지정된 범위에 매핑함으로써, 다양한 차원의 데이터의 차원과 차원 단위를 제거하고 다양한 데이터 지표 간의 비교성을 개선하는 데 사용됩니다. 일반적인 매핑 범위는 [0, 1]과 [-1, 1]입니다.
정규화 알고리즘
- 선형 변환: $latex y = ( x – min ) / ( max – min )$
- 대수 함수 변환:$latex y = log_{10} ( x ) $
- 역코탄젠트 함수 변환: $latex y = arctan(x) * 2 / π$
정규화와 다른 알고리즘의 비교
현재 주요 데이터 처리 방법에는 정규화, 표준화, 정규화가 포함됩니다.
- 정규화는 서로 다른 데이터 간의 차원을 제거하여 데이터 비교와 공동 처리를 용이하게 하는 것입니다.
- 표준화는 데이터 처리의 다음 단계를 용이하게 하기 위해 수행되는 데이터 스케일링과 같은 변환입니다.
- 정규화는 사전 지식을 활용하여 처리 과정에 정규화 요소를 도입하여 안내 제약의 역할을 증가시키는 것입니다.
관련 단어: 표준화, 정규화