Normalizzazione dei Dati
La normalizzazione dei dati è una fase di pre-elaborazione fondamentale per molti algoritmi di clustering, incluso K-means. Le caratteristiche nei dataset reali spesso presentano scale e unità differenti. Gli algoritmi che si basano sul calcolo delle distanze, come K-means, possono essere fortemente influenzati dalle caratteristiche con scale maggiori. La normalizzazione mira a portare tutte le caratteristiche su una scala simile, evitando che le caratteristiche con valori più grandi dominino il processo di clustering.
StandardScaler
StandardScaler standardizza le caratteristiche rimuovendo la media e scalando alla varianza unitaria. Trasforma i dati affinché abbiano una media pari a 0 e una deviazione standard pari a 1. Questo viene ottenuto sottraendo la media e dividendo per la deviazione standard di ciascuna caratteristica.
StandardScaler è efficace quando i dati sono approssimativamente distribuiti normalmente. È ampiamente utilizzato e spesso rappresenta un buon metodo di normalizzazione predefinito per molti algoritmi.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
MinMaxScaler
MinMaxScaler ridimensiona le caratteristiche su un intervallo specifico, tipicamente tra 0 e 1. Trasforma i dati scalando e traslando ciascuna caratteristica individualmente affinché rientri nell'intervallo dato.
MinMaxScaler è utile quando sono necessari valori entro un intervallo specifico, o quando i dati non sono distribuiti normalmente. Preserva la forma della distribuzione originale, semplicemente ridimensionata al nuovo intervallo.
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
La scelta tra StandardScaler e MinMaxScaler dipende dai dati e dall'algoritmo specifico. StandardScaler è spesso preferito per algoritmi come K-means quando le caratteristiche sono approssimativamente distribuite normalmente. MinMaxScaler può essere utile quando sono necessari valori limitati o quando i dati non sono distribuiti normalmente.
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StandardScaler
StandardScaler standardizza le caratteristiche rimuovendo la media e scalando alla varianza unitaria. Trasforma i dati affinché abbiano una media pari a 0 e una deviazione standard pari a 1. Questo viene ottenuto sottraendo la media e dividendo per la deviazione standard di ciascuna caratteristica.
StandardScaler è efficace quando i dati sono approssimativamente distribuiti normalmente. È ampiamente utilizzato e spesso rappresenta un buon metodo di normalizzazione predefinito per molti algoritmi.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
MinMaxScaler
MinMaxScaler ridimensiona le caratteristiche su un intervallo specifico, tipicamente tra 0 e 1. Trasforma i dati scalando e traslando ciascuna caratteristica individualmente affinché rientri nell'intervallo dato.
MinMaxScaler è utile quando sono necessari valori entro un intervallo specifico, o quando i dati non sono distribuiti normalmente. Preserva la forma della distribuzione originale, semplicemente ridimensionata al nuovo intervallo.
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
La scelta tra StandardScaler e MinMaxScaler dipende dai dati e dall'algoritmo specifico. StandardScaler è spesso preferito per algoritmi come K-means quando le caratteristiche sono approssimativamente distribuite normalmente. MinMaxScaler può essere utile quando sono necessari valori limitati o quando i dati non sono distribuiti normalmente.
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