归一化(MinMax)和标准化(Standard)的区别

Question

如题所述

Answer 1

探索归一化与标准化：机器学习中的关键步骤

在数据预处理的广阔领域中，归一化(MinMax)和标准化(Standardization)是两种常见的数据规范化方法。它们在本质上都是为了提升算法性能和模型的稳定性，但各有侧重。

归一化：数据的边界压缩

归一化，通过将数据值缩放到0到1的范围内，公式为 min(x) / (max(x) - min(x))。这种方法旨在消除特征间量级差异，确保所有特征在学习过程中具有同等影响力。例如，在KNN分类中，如果特征值存在显著差距，归一化可以均衡距离计算，避免某些特征主导决策。

标准化：零均值和单位方差的追求
相比之下，标准化更进一步，它将数据调整至均值为0，方差为1的理想状态。这符合许多机器学习算法的内在假设，如正态分布，公式为 (x - mean) / standard_deviation。标准化避免了异常值对样本间距的影响，保持了样本间的相对距离，有利于模型更快地收敛和学习。

应用场景的差异

尽管归一化在某些特定场景下仍具价值，但标准化在机器学习中的应用更为广泛。其优势在于处理异常值和保持数据分布的稳定性。当数据存在显著偏态时，归一化可能导致正常数据被挤压，而标准化则能更好地保持样本间的区分度。

直观对比实验

为了更直观地感受两者差异，我们通过代码实例进行分析。首先，绘制标准正态分布的处理前后对比，标准化保持了原始分布，而归一化则将其压缩到0-1区间。当数据偏态时，可以看到标准化依然保留了极端值，归一化则将它们压缩到了01区间，影响了数据的原始分布形态。

在实践中，选择哪种方法取决于具体问题和数据特性。标准化是更为稳健和通用的选择，而归一化则在特定场景下提供了一种简单但可能不够理想的解决方案。