特征处理：一点经验

一、特征向量的归一化

　　首先需要明确，特征向量的归一化与特征向量的尺度归一化有本质的区别。特征向量的归一化是entrywise，也就是针对的每一个向量元素；特征向量的尺度归一化则是将向量变换到“长度”为1的空间上。

　　1、线性函数转换，表达式如下：

　　　　y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)

　　2、对数函数转换，表达式如下：

　　　　y=log₁₀ (x)

　　3、反余切函数转换 ，表达式如下：

　　　　y=arctan(x)*2/PI

　　4、减去均值，乘以方差：

　　　　y=(x-means)/ variance

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特征处理：一点经验

原文：http://www.cnblogs.com/zjgtan/p/3878504.html