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关于「最小-最大归一化如何影响数据分布?」

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认识概念

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最小-最大归一化是一种线性变换,将原始特征值缩放到固定范围,通常为 [0, 1]。它从每个数据点中减去特征的最小值,然后除以范围(最大值减去最小值)。

适用条件:应用于连续数值特征。;需要知道特征的最小值和最大值。;最大值和最小值不能相等(以避免除以零)。