Slik Normaliserer Du Data mellom 0 og 100
for å normalisere verdiene i et datasett som skal være mellom 0 og 100, kan du bruke følgende formel:
zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min(x)) * 100
hvor:
- zi: ith-normaliserte verdien i datasettet
- xi: ith-verdien i datasettet
- min(x): minimumsverdien i datasettet
- max (x): maksimumsverdien i datasettet
anta for eksempel at vi har følgende datasett:
minimumsverdien i datasettet er 12 og maksimumsverdien er 68.
for å normalisere den første verdien av 12, ville vi bruke formelen delt tidligere:
- zi = (xi-min (x)) / (maks (x) – min (x)) * 100 = (12 – 12) / (68 – 12) * 100 = 0
for å normalisere den andre verdien av 19, ville vi bruke samme formel:
- zi = (xi-min (x)) / (maks (x) – min (x)) * 100 = (19 – 12) / (68 – 12) * 100 = 12.5
for å normalisere den tredje verdien av 21, ville vi bruke samme formel:
- zi = (xi – min(x)) / (maks (x) – min(x)) * 100 = (21 – 12) / (68 – 12) * 100 = 16.07
vi kan bruke denne nøyaktig samme formelen for å normalisere hver verdi i det opprinnelige datasettet til å være mellom 0 og 100:
Slik Normaliserer Du Data Mellom Et Hvilket Som Helst Område
Vi kan faktisk bruke denne formelen til å normalisere et datasett mellom 0 og et hvilket som helst tall:
zi = (xi – min(x)) / (max(x) – min(x)) * Q
Hvor Q er det maksimale antallet du vil ha for dine normaliserte dataverdier.
i forrige eksempel valgte Vi Q å være lik 100, men vi kunne lett normalisere en rekke dataverdier mellom 0 og 1000 ved å velge Q å være 1000:
for å normalisere den første verdien av 12, ville vi bruke formelen:
- zi = (xi-min (x)) / (maks (x) – min (x)) * 1,000 = (12 – 12) / (68 – 12) * 100 = 0
for å normalisere den andre verdien av 19, ville vi bruke samme formel:
- zi = (xi – min(x)) / (maks (x) – min(x)) * 1,000 = (19 – 12) / (68 – 12) * 100 = 125
for å normalisere den tredje verdien av 21, ville vi bruke samme formel:
- zi = (xi-min (x)) / (maks (x) – min (x)) * 1,000 = (21 – 12) / (68 – 12) * 100 = 160.7
vi kan bruke denne nøyaktig samme formelen for å normalisere hver verdi i det opprinnelige datasettet til å være mellom 0 og 1000:
Når Man Skal Normalisere Data
av og til normaliserer vi variabler når vi utfører en type analyse der vi har flere variabler som måles på forskjellige skalaer, og vi vil at hver av variablene skal ha samme rekkevidde.
dette forhindrer at en variabel blir altfor innflytelsesrik, spesielt hvis den måles i forskjellige enheter(dvs. hvis en variabel måles i tommer og en annen måles i meter).
Det er også verdt å merke seg at vi brukte en metode som kalles min-max normalisering i denne opplæringen for å normalisere dataverdiene.
de to vanligste normaliseringsmetodene er som følger:
1. Min-Max Normalisering
- Mål: Konverterer hver dataverdi til en verdi mellom 0 og 100.
- Formel: Ny verdi = (verdi – min) / (maks-min) * 100
2. Gjennomsnittlig Normalisering
- Mål: Skalerer verdier slik at gjennomsnittet av alle verdier er 0 og std. dev. er 1.
- Formel: Ny verdi = (verdi-gjennomsnitt) / (standardavvik)