Normalización de Datos
La normalización de datos es un paso de preprocesamiento fundamental para muchos algoritmos de agrupamiento, incluido K-means. Las características en conjuntos de datos reales suelen tener diferentes escalas y unidades. Los algoritmos que dependen de cálculos de distancia, como K-means, pueden verse fuertemente influenciados por características con escalas mayores. La normalización busca llevar todas las características a una escala similar, evitando que las características con valores más grandes dominen el proceso de agrupamiento.
StandardScaler
StandardScaler
estandariza las características eliminando la media y escalando a varianza unitaria. Transforma los datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1. Esto se logra restando la media y dividiendo por la desviación estándar para cada característica.
StandardScaler
es efectivo cuando los datos son aproximadamente distribuidos normalmente. Es ampliamente utilizado y suele ser un buen método de normalización predeterminado para muchos algoritmos.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
MinMaxScaler
MinMaxScaler
escala las características a un rango específico, normalmente entre 0 y 1. Transforma los datos escalando y desplazando cada característica individualmente para que esté dentro del rango dado.
MinMaxScaler
es útil cuando se necesitan valores dentro de un rango específico, o cuando los datos no están distribuidos normalmente. Conserva la forma de la distribución original, solo escalada al nuevo rango.
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
La elección entre StandardScaler
y MinMaxScaler
depende de los datos y del algoritmo específico. StandardScaler
suele preferirse para algoritmos como K-means cuando las características están aproximadamente distribuidas normalmente. MinMaxScaler
puede ser útil cuando se requieren valores acotados o cuando los datos no están distribuidos normalmente.
¡Gracias por tus comentarios!
Pregunte a AI
Pregunte a AI
Pregunte lo que quiera o pruebe una de las preguntas sugeridas para comenzar nuestra charla
Awesome!
Completion rate improved to 2.94
Normalización de Datos
Desliza para mostrar el menú
La normalización de datos es un paso de preprocesamiento fundamental para muchos algoritmos de agrupamiento, incluido K-means. Las características en conjuntos de datos reales suelen tener diferentes escalas y unidades. Los algoritmos que dependen de cálculos de distancia, como K-means, pueden verse fuertemente influenciados por características con escalas mayores. La normalización busca llevar todas las características a una escala similar, evitando que las características con valores más grandes dominen el proceso de agrupamiento.
StandardScaler
StandardScaler
estandariza las características eliminando la media y escalando a varianza unitaria. Transforma los datos para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1. Esto se logra restando la media y dividiendo por la desviación estándar para cada característica.
StandardScaler
es efectivo cuando los datos son aproximadamente distribuidos normalmente. Es ampliamente utilizado y suele ser un buen método de normalización predeterminado para muchos algoritmos.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
MinMaxScaler
MinMaxScaler
escala las características a un rango específico, normalmente entre 0 y 1. Transforma los datos escalando y desplazando cada característica individualmente para que esté dentro del rango dado.
MinMaxScaler
es útil cuando se necesitan valores dentro de un rango específico, o cuando los datos no están distribuidos normalmente. Conserva la forma de la distribución original, solo escalada al nuevo rango.
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
La elección entre StandardScaler
y MinMaxScaler
depende de los datos y del algoritmo específico. StandardScaler
suele preferirse para algoritmos como K-means cuando las características están aproximadamente distribuidas normalmente. MinMaxScaler
puede ser útil cuando se requieren valores acotados o cuando los datos no están distribuidos normalmente.
¡Gracias por tus comentarios!