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线性函数归一化(最大最小值法)
x ′ = x − x m i n x m a x − x m i n x'=\frac {x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}} x′=xmax−xminx−xmin
数据区间在 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]上,出现特殊值(极大或极小时,效果不好,可用经验值,代替 x m a x x_{max} xmax和 x m i n x_{min} xmin) -
零均值归一化(Z-score)
平均值 = μ = 1 n ∑ n = 1 n x n = a v g ( x ) 标准差 = σ = 1 n ∑ n = 1 n ( x n − μ ) 则 : x ′ = x − μ σ \begin{align} 平均值=\mu&=\frac1n\sum_{n=1}^n{x_n}=avg(x) \\ 标准差=\sigma&=\sqrt{\frac1n\sum_{n=1}^n({x_n}-\mu)} \\ 则:x'=&\frac {x-\mu}{\sigma} \end{align} 平均值=μ标准差=σ则:x′==n1n=1∑nxn=avg(x)=n1n=1∑n(xn−μ)σx−μ
计算获得数据的平均值为0,方差为1
数据归一化的常见方法
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LPCSTR类型是指向字符常量的指针，因此需要将int类型转换为字符串类型，然后再将字符串类型转换为LPCSTR类型。
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