Standardization(标准化)和Normalization(归一化)的区别 | 您所在的位置:网站首页 › 标准化处理的作用 › Standardization(标准化)和Normalization(归一化)的区别 |
先前一直在纠结Standardization(标准化)和Normalization(归一化)的区别,后来参考了知乎(https://www.zhihu.com/question/20467170)的一篇文章才终于弄懂。
其实Standardization和Normalization在不同的领域是有不同的定义的,一直以来弄不清楚的原因也是因为混用了,现在从统计学、机器学习、sklearn的preprocessing模块3个方面来区分,参考资料为: 统计学:https://en.wikipedia.org/wiki/Normalization_(statistics) 机器学习:https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_scaling sklearn的preprocessing: 因为Normalization有几个意思,为方便,在本文,统一把Normalization翻译为归一化,Standardization翻译为标准化。 从统计学上: 在统计学上没有Standardization,只有Normalization,不管是把数据变为均值为0,方差为1的正态分布,还是把数据映射到[0,1],都叫Normalization,其包括如下几种公式:
从机器学习上: 在机器学习上,叫Feature Sacling,也叫Normalization,其主要为: 2个归一化: Rescaling (min-max normalization):
1个标准化(把数据分布变为正态分布): Standardization:一个正则化(x除以L2范数): Scaling to unit length:所以,在机器学习里,把数据变为正态分布是标准化,把数据的范围缩放到[0,1]是归一化。 从sklearn的preprocessing上: 在preprocessing里,不管是把数据分布变为均值为0,方差为1的正态分布还是把数据缩放到[0,1]都叫Standardization,当然把数据缩放为[-1,1]也叫Standardization,preprocessing里的Normalization里只包括正则化,即把x除以L1-范数或L2范数。
标准化的方法远不止上述这些,但这里只把我觉得疑惑的点写出来,想要知道更多的公式可以自己去研究。 |
CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有 |