归一化法计算公式
归一化法计算公式:wi=mi/(m1+m2+…+mn)×100%。归一化方法有两种形式,一种是把数变为(0,1)之间的小数,一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速,应该归到数字信号处理范畴之内。
归一化就是要把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布,归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。
如果是区间上的值,则可以用区间上的相对位置来归一化,即选中一个相位参考点,用相对位置和整个区间的比值或是整个区间的给定值作比值,得到一个归一化的数据,比如类似于一个概率值0<=p<=1;
如果是物理量,则一般可以统一度量衡之后归一,实在没有统一的方法,则给出一个自定义的概念来描述亦可;
如果是数值,则可以用很多常见的数学函数进行归一化,使它们之间的可比性更显然,更强,比如对数归一,指数归一,三角or反三角函数归一等,归一的目的可能是使得没有可比性的数据变得具有可比性,但又还会保持相比较的两个数据之间的相对关系,如大小关系,大的仍然大,小的仍然小,或是为了作图,原来很难在一张图上作出来,归一化后就可以很方便的给出图上的相对位置等;
从集合的角度来看,可以做维度的维一,即抽象化归一,把不重要的,不具可比性的集合中的元素的属性去掉,保留人们关心的那些属性,这样,本来不具有可比性的对象或是事物,就可以归一,即归为一类,然后就可以比较了,并且,人们往往喜欢用相对量来比较,比如人和牛,身高体重都没有可比性,但身高/体重的值,就可能有了可比性,人吃多少,牛吃多少,可能也没有直接的可比性,但相对于体重,或是相对于一天的各自的能量提供需要的食量,就有了可比性;这些,从数学角度来看,可以认为是把有纲量变成了无纲量了。
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