Normaliseerimismeetodid

Normaliseerimismeetodid, tuntud ka kui normalisatsioonimeetodid, on andmetöötluses ja statistikas kasutatavad tehnikad, mille eesmärk on muuta andmed nii, et nende skaalad või vahemikud oleksid võrreldavad. See on eriti oluline mitmesuguste algoritmide puhul, mis on tundlikud sisendandmete skaala suhtes, nagu kauguspõhised meetodid (nt K-lähim naaber) või gradiendiga optimeerimist kasutavad mudelid (nt närvivõrgud). Normaliseerimine aitab tagada, et ükski omadus (feature) ei domineeri teisi lihtsalt oma suurema vahemiku tõttu.

Üks levinumaid normaliseerimismeetodeid on min-max normaliseerimine, kus andmed skaleeritakse etteantud vahemikku, tavaliselt [0, 1] või [-1, 1]. Selleks kasutatakse valemit: X_normaliseeritud = (X - X_min) / (X_max - X_min). Teine populaarne meetod on standardimine ehk Z-skoor normaliseerimine, mis muudab andmed keskmeks 0 ja standardhälbeks 1. Valem selleks on: X_standardiseeritud = (X - keskmine) / standardhälve. See meetod on eriti kasulik, kui andmed järgivad ligikaudselt normaaljaotust.

Lisaks nimetatud meetoditele on olemas ka teisi nagu absoluutväärtuse normaliseerimine, kus andmed jagatakse suurima absoluutväärtusega elemendiga, või robutsemal normaliseerimisel, mis kasutab kvartiile keskmise ja standardhälbe asemel, et olla vähem tundlik äärmuslike väärtuste suhtes. Normaliseerimismeetodi valik sõltub sageli andmete olemusest ja sellest, millist algoritmi või mudelit kavatsetakse kasutada.