Как нормализовать данные от 0 до 100

Редакция Кодкампа -

Чтобы нормализовать значения в наборе данных между 0 и 100, вы можете использовать следующую формулу:

z i = (x i – мин(х)) / (макс(х) – мин(х)) * 100

куда:

  • z i : i -е нормализованное значение в наборе данных
  • x i : i -е значение в наборе данных
  • min(x) : минимальное значение в наборе данных.
  • max(x): максимальное значение в наборе данных

Например, предположим, что у нас есть следующий набор данных:

Минимальное значение в наборе данных — 12, максимальное — 68.

Чтобы нормализовать первое значение 12 , мы должны применить формулу, которую использовали ранее:

  • z i = (x i – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 100 = (12 – 12) / (68 – 12) * 100 = 0

Чтобы нормализовать второе значение 19 , мы будем использовать ту же формулу:

  • z i = (x i – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 100 = (19 – 12) / (68 – 12) * 100 = 12,5

Чтобы нормализовать третье значение 21 , мы будем использовать ту же формулу:

  • z i = (x i – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 100 = (21 – 12) / (68 – 12) * 100 = 16,07

Мы можем использовать эту же формулу, чтобы нормализовать каждое значение в исходном наборе данных в диапазоне от 0 до 100:

Как нормализовать данные между любым диапазоном

На самом деле мы можем использовать эту формулу для нормализации набора данных между 0 и любым числом:

z i = (x i – мин(х)) / (макс(х) – мин(х)) * Q

где Q — максимальное число, которое вы хотите для своих нормализованных значений данных.

В предыдущем примере мы выбрали Q равным 100, но мы могли бы легко нормализовать диапазон значений данных от 0 до 1000, выбрав Q равным 1000:

Чтобы нормализовать первое значение 12 , мы должны применить формулу:

  • z i = (x i – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 1000 = (12 – 12) / (68 – 12) * 100 = 0

Чтобы нормализовать второе значение 19 , мы будем использовать ту же формулу:

  • z i = (x i – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 1000 = (19 – 12) / (68 – 12) * 100 = 125

Чтобы нормализовать третье значение 21 , мы будем использовать ту же формулу:

  • z i = (x i – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 1000 = (21 – 12) / (68 – 12) * 100 = 160,7

Мы можем использовать эту же формулу, чтобы нормализовать каждое значение в исходном наборе данных в диапазоне от 0 до 1000:

Когда нормализовать данные

Иногда мы нормализуем переменные при выполнении некоторого типа анализа, в котором у нас есть несколько переменных, измеренных в разных масштабах, и мы хотим, чтобы каждая из переменных имела одинаковый диапазон.

Это предотвращает чрезмерное влияние одной переменной, особенно если она измеряется в разных единицах (например, если одна переменная измеряется в дюймах, а другая — в ярдах).

Также стоит отметить, что в этом руководстве мы использовали метод, известный как минимальная-максимальная нормализация , для нормализации значений данных.

Двумя наиболее распространенными методами нормализации являются следующие:

1. Мин-макс нормализация

  • Цель: Преобразует каждое значение данных в значение от 0 до 100.
  • Формула: Новое значение = (значение – мин.) / (макс. – мин.) * 100

2. Средняя нормализация

  • Цель: Масштабирует значения таким образом, чтобы среднее значение всех значений было равно 0 и станд. разв. 1.
  • Формула: Новое значение = (значение – среднее значение) / (стандартное отклонение)

Дополнительные ресурсы

Как нормализовать данные между 0 и 1
Как нормализовать данные в Excel
Как нормализовать данные в R
Как нормализовать столбцы в Python