Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lære Datanormalisering | Kjernebegreper
Klyngeanalyse

bookDatanormalisering

Datanormalisering er et kritisk forbehandlingssteg for mange klyngealgoritmer, inkludert K-means. Egenskaper i virkelige datasett har ofte ulike skalaer og enheter. Algoritmer som er avhengige av avstandskalkulasjoner, som K-means, kan bli sterkt påvirket av egenskaper med større skala. Normalisering har som mål å bringe alle egenskaper til en liknende skala, slik at egenskaper med større verdier ikke dominerer klyngeprosessen.

StandardScaler

StandardScaler standardiserer egenskaper ved å fjerne gjennomsnittet og skalere til enhetsvarians. Den transformerer data slik at de får et gjennomsnitt på 0 og et standardavvik på 1. Dette oppnås ved å trekke fra gjennomsnittet og dele på standardavviket for hver egenskap.

StandardScaler er effektiv når dataene dine er tilnærmet normalfordelte. Den er mye brukt og ofte en god standard normaliseringsmetode for mange algoritmer.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]

df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)

MinMaxScaler

MinMaxScaler skalerer egenskaper til et spesifikt intervall, vanligvis mellom 0 og 1. Den transformerer data ved å skalere og flytte hver egenskap individuelt slik at den er innenfor det gitte intervallet.

MinMaxScaler er nyttig når du trenger verdier innenfor et spesifikt intervall, eller når dataene dine ikke er normalfordelte. Den bevarer formen på den opprinnelige fordelingen, bare skalert til det nye intervallet.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]

df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)

Valg mellom StandardScaler og MinMaxScaler avhenger av dataene dine og den spesifikke algoritmen. StandardScaler foretrekkes ofte for algoritmer som K-means når egenskapene er omtrent normalfordelte. MinMaxScaler kan være nyttig når du trenger avgrensede verdier eller når dataene ikke er normalfordelte.

question mark

Hvorfor er datanormalisering viktig ved bruk av klyngealgoritmer som K-means?

Select the correct answer

Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 2. Kapittel 3

Spør AI

expand

Spør AI

ChatGPT

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

Awesome!

Completion rate improved to 2.94

bookDatanormalisering

Sveip for å vise menyen

Datanormalisering er et kritisk forbehandlingssteg for mange klyngealgoritmer, inkludert K-means. Egenskaper i virkelige datasett har ofte ulike skalaer og enheter. Algoritmer som er avhengige av avstandskalkulasjoner, som K-means, kan bli sterkt påvirket av egenskaper med større skala. Normalisering har som mål å bringe alle egenskaper til en liknende skala, slik at egenskaper med større verdier ikke dominerer klyngeprosessen.

StandardScaler

StandardScaler standardiserer egenskaper ved å fjerne gjennomsnittet og skalere til enhetsvarians. Den transformerer data slik at de får et gjennomsnitt på 0 og et standardavvik på 1. Dette oppnås ved å trekke fra gjennomsnittet og dele på standardavviket for hver egenskap.

StandardScaler er effektiv når dataene dine er tilnærmet normalfordelte. Den er mye brukt og ofte en god standard normaliseringsmetode for mange algoritmer.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]

df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)

MinMaxScaler

MinMaxScaler skalerer egenskaper til et spesifikt intervall, vanligvis mellom 0 og 1. Den transformerer data ved å skalere og flytte hver egenskap individuelt slik at den er innenfor det gitte intervallet.

MinMaxScaler er nyttig når du trenger verdier innenfor et spesifikt intervall, eller når dataene dine ikke er normalfordelte. Den bevarer formen på den opprinnelige fordelingen, bare skalert til det nye intervallet.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]

df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)

Valg mellom StandardScaler og MinMaxScaler avhenger av dataene dine og den spesifikke algoritmen. StandardScaler foretrekkes ofte for algoritmer som K-means når egenskapene er omtrent normalfordelte. MinMaxScaler kan være nyttig når du trenger avgrensede verdier eller når dataene ikke er normalfordelte.

question mark

Hvorfor er datanormalisering viktig ved bruk av klyngealgoritmer som K-means?

Select the correct answer

Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 2. Kapittel 3
some-alt