Normalização de Dados
Normalização de dados é uma etapa crítica de pré-processamento para muitos algoritmos de clusterização, incluindo o K-means. As variáveis em conjuntos de dados do mundo real frequentemente possuem diferentes escalas e unidades. Algoritmos que dependem de cálculos de distância, como o K-means, podem ser fortemente influenciados por variáveis com escalas maiores. A normalização tem como objetivo trazer todas as variáveis para uma escala semelhante, evitando que variáveis com valores maiores dominem o processo de clusterização.
StandardScaler
StandardScaler padroniza as variáveis removendo a média e escalando para variância unitária. Ele transforma os dados para que tenham média 0 e desvio padrão 1. Isso é feito subtraindo a média e dividindo pelo desvio padrão de cada variável.
StandardScaler é eficaz quando os dados são aproximadamente distribuídos normalmente. É amplamente utilizado e frequentemente considerado um bom método padrão de normalização para muitos algoritmos.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
MinMaxScaler
MinMaxScaler escala as variáveis para um intervalo específico, normalmente entre 0 e 1. Ele transforma os dados escalando e deslocando cada variável individualmente para que fique dentro do intervalo definido.
MinMaxScaler é útil quando é necessário que os valores estejam em um intervalo específico, ou quando os dados não são distribuídos normalmente. Ele preserva o formato da distribuição original, apenas ajustando para o novo intervalo.
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
A escolha entre StandardScaler e MinMaxScaler depende dos dados e do algoritmo específico. StandardScaler é frequentemente preferido para algoritmos como o K-means quando as variáveis são aproximadamente distribuídas normalmente. MinMaxScaler pode ser útil quando são necessários valores limitados ou quando os dados não são distribuídos normalmente.
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Can you explain the difference between StandardScaler and MinMaxScaler in simple terms?
When should I use StandardScaler versus MinMaxScaler?
Are there any other normalization techniques I should know about?
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Normalização de dados é uma etapa crítica de pré-processamento para muitos algoritmos de clusterização, incluindo o K-means. As variáveis em conjuntos de dados do mundo real frequentemente possuem diferentes escalas e unidades. Algoritmos que dependem de cálculos de distância, como o K-means, podem ser fortemente influenciados por variáveis com escalas maiores. A normalização tem como objetivo trazer todas as variáveis para uma escala semelhante, evitando que variáveis com valores maiores dominem o processo de clusterização.
StandardScaler
StandardScaler padroniza as variáveis removendo a média e escalando para variância unitária. Ele transforma os dados para que tenham média 0 e desvio padrão 1. Isso é feito subtraindo a média e dividindo pelo desvio padrão de cada variável.
StandardScaler é eficaz quando os dados são aproximadamente distribuídos normalmente. É amplamente utilizado e frequentemente considerado um bom método padrão de normalização para muitos algoritmos.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
MinMaxScaler
MinMaxScaler escala as variáveis para um intervalo específico, normalmente entre 0 e 1. Ele transforma os dados escalando e deslocando cada variável individualmente para que fique dentro do intervalo definido.
MinMaxScaler é útil quando é necessário que os valores estejam em um intervalo específico, ou quando os dados não são distribuídos normalmente. Ele preserva o formato da distribuição original, apenas ajustando para o novo intervalo.
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
features = df[['feature1', 'feature2']]
df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(features)
A escolha entre StandardScaler e MinMaxScaler depende dos dados e do algoritmo específico. StandardScaler é frequentemente preferido para algoritmos como o K-means quando as variáveis são aproximadamente distribuídas normalmente. MinMaxScaler pode ser útil quando são necessários valores limitados ou quando os dados não são distribuídos normalmente.
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