归一化是一种常用的数据预处理技术,用于将不同尺度的数据转化为统一的尺度,以便更好地进行数据分析和建模。在pandas数据帧中,归一化可以通过以下步骤实现:
归一化后的数据帧中,每个特征的取值范围都被映射到0, 1之间,保留了原始数据的相对关系。归一化可以消除不同特征之间的量纲差异,使得模型更加稳定和准确。
归一化适用于许多数据分析和建模的场景,特别是在涉及距离度量、聚类分析、支持向量机等算法时。例如,在推荐系统中,可以使用归一化后的数据来计算用户之间的相似度。
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