【发布时间】:2017-09-05 21:07:54
【问题描述】:
我有一个包含二进制数据 (0,1) 和具有不同单位的数字数据的数据集。如果我想应用一些机器学习技术对我的数据进行分类(可能是自动编码器或层次聚类),我应该对数据进行标准化还是规范化?
谢谢!
【问题讨论】:
标签: deep-learning cluster-analysis normalization hierarchy standardized
我有一个包含二进制数据 (0,1) 和具有不同单位的数字数据的数据集。如果我想应用一些机器学习技术对我的数据进行分类(可能是自动编码器或层次聚类),我应该对数据进行标准化还是规范化?
谢谢!
【问题讨论】:
标签: deep-learning cluster-analysis normalization hierarchy standardized
视情况而定。
对于神经网络,您可能出于数值原因需要标准化连续变量。但这取决于您的平台。考虑 Google 的 TPU:它们以 1 字节精度工作,因此您希望相关输入域以最佳方式使用这个有限范围。
对于聚类等基于距离的方法,数据预处理至关重要,但也很困难。标准化总是正确的做法是错误的。但是应用一些标准化是相当普遍的。但是您需要领域专家来找到最佳规范化。
【讨论】: