Min-Max标准化也称Min-Max归一化，是一种常见的数据预处理方法，用于将数据缩放到一个指定的范围内，通常是[0, 1]区间。这种方法通过线性变换将原始数据映射到新的范围内，从而消除不同特征之间的量纲差异，使得数据在同一尺度上进行比较和分析。
具体来说，Min-Max标准化的公式如下：
x' = (x - min) / (max - min)
公式解析：x：表示原始数据，x'：表示标准化后的数据，min：表示数据集中的最小值，max：表示数据集中的最大值。
Min-Max标准化的主要优点是简单易行，适用于特征尺度差异大的情况，并且不会改变数据的分布。然而，它也有一个缺点，即当有新数据加入时，可能导致最大值和最小值的变化，从而影响归一化结果的准确性。
在实际应用中，Min-Max标准化常用于机器学习中的数据预处理阶段，特别是在需要确保所有特征在同一尺度上进行比较和分析时。例如，在联邦学习任务中，Min-Max标准化被广泛应用以确保数据的一致性和可比性。
Min-Max标准化是一种有效的数据预处理方法，能够帮助消除特征之间的量纲差异，使得数据在同一尺度上进行比较和分析。
声明：文章来源于网络，如有侵权请联系删除！