normalisointimenetelmät

Normalisointimenetelmät ovat tilastollisen datan esikäsittelyssä käytettyjä keinoja, joiden tavoitteena on muuttaa mittausarvoja siten, että ne ovat vertailukelpoisia sekä ominaisuuksien että havaintojen välillä. Eri mittayksiköt ja mittakaavat voivat vääristää analyysien tuloksia, ja normalisointi auttaa tasaamaan nämä erot sekä parantamaan menetelmien vertailtavuutta.

Yleisimmät menetelmät ovat esimerkiksi min–max-skalaus, z-score-normalisointi (standardisointi), logaritmimuunnos sekä kvantile-normalisointi. Min–max-skalaus muuttaa muuttujan arvot [min, max]-välille. Z-score-normalisointi muuttaa arvot niin, että kunkin ominaisuuden keskiarvo on nolla ja hajonta yksi. Logaritmimuunnos (esimerkiksi log(x+1)) vähentää oikealle vinoa jakaumaa ja pienentää suurten arvojen vaikutusta. Kvantile-normalisointi pyrkii tasaamaan eri näytteiden kokonaisjakaumat siten, että ne näyttäytyvät samanlaisina.

Robust scaling käyttää mediaania ja IQR:ää poikkeavien arvojen herkkyyden vähentämiseksi. Yksikkövektorin pituuden mukaan normalisointi, eli L2-normalisointi, muuntaa ominaisuustehtävän niin, että jokainen näyte tai ominaisuus saa pituudeksi yhden. Eri menetelmiä käytetään yhdessä tai erikseen riippuen datan jakaumasta ja siitä, miten aikavaraisesti tulokset aiotaan tulkita.

Käyttökohteita ovat koneoppimisen etukäsittely, dataintegraatio sekä genomisen datan ja kuvatiedon analyysi. Valinta riippuu datan ominaisuuksista, analyysimenetelmästä ja tulkinnan toiveista. On tärkeää dokumentoida esikäsittelymenetelmät huolellisesti ja huomioida mahdolliset vaikutukset tulosten tulkintaan.