机器学习之数据预处理——Normalizer


文章目录

  • 前言
  • 一、手工生成数据
  • 二、使用步骤
    • 1.引入库
    • 2.对数据进行预处理
    • 3.结果分析:


前言

数据预处理是机器学习中常用的处理数据的方法,这样能够让模型的训练速度得到质的提升,本文将为大家展现常用的几种数据预处理方法。

一、手工生成数据

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs
X,y=make_blobs(n_samples=40,centers=2,random_state=50,cluster_std=2)
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)
plt.show()

机器学习之数据预处理——Normalizer_第1张图片
生成的数据集如上

二、使用步骤

1.引入库

from sklearn.preprocessing import Normalizer

2.对数据进行预处理

from sklearn.preprocessing import Normalizer
X_1=Normalizer().fit_transform(X)
plt.scatter(X_1[:,0],X_1[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)
plt.show()

机器学习之数据预处理——Normalizer_第2张图片

3.结果分析:

Normalizer方法将所有样本的特征向量转化为欧几里得距离为1.也就是说,它把数据的分布变成一个半径为1的圆,或者是一个球。Normalizer通常是在我们只想保留数据特征向量的方向,而忽略其数值的时候使用。


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