标准化值,如 (0,1,2) 和 1

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我应该如何标准化四列进行聚类?两列包含 (0, 1, 2) 等值,而另外两列包含“1”等普通值。我尝试使用 StandardScaler,但遇到错误。我应该考虑哪些替代方案或调整?

python pandas machine-learning normalization standardization
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处理包含不同类型数据(例如数值和分类值)的列时,标准化方法可能会有所不同。以下是处理不同类型数据的一些一般准则:

对于具有数值 (0, 1, 2) 的列:

  1. 标准定标器:

    • StandardScaler 是包含 (0, 1, 2) 等值的数值列的不错选择。
    • 确保仅将 StandardScaler 应用于具有数值的列。
    • 这是一个使用 Python 和 scikit-learn 的示例:
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    import pandas as pd
    
    # Assuming df is your DataFrame
    numerical_columns = ['numerical_col1', 'numerical_col2']
    scaler = StandardScaler()
    df[numerical_columns] = scaler.fit_transform(df[numerical_columns])
    

对于具有分类值 ('1') 的列:

  1. 标签编码:

    • 使用标签编码将分类值转换为数字表示。
    • 这确保了分类值可以用于数值计算。
    • Scikit-learn 的
      LabelEncoder
      可以用于此目的。
    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
    
    # Assuming df is your DataFrame
    categorical_columns = ['cat_col1', 'cat_col2']
    label_encoder = LabelEncoder()
    df[categorical_columns] = df[categorical_columns].apply(label_encoder.fit_transform)
    

处理混合数据类型:

  1. 单独标准化:

    • 使用上述适当的方法分别对数字列和分类列进行标准化。
    • 然后,您可以将标准化列连接回单个 DataFrame。
    # Assuming df is your DataFrame
    numerical_columns = ['numerical_col1', 'numerical_col2']
    categorical_columns = ['cat_col1', 'cat_col2']
    
    # Normalize numerical columns
    scaler = StandardScaler()
    df[numerical_columns] = scaler.fit_transform(df[numerical_columns])
    
    # Normalize categorical columns
    label_encoder = LabelEncoder()
    df[categorical_columns] = df[categorical_columns].apply(label_encoder.fit_transform)
    
  2. 自定义标准化:

    • 如果标准方法不合适,您可能需要为您的特定数据类型实现自定义规范化。
    • 例如,您可以应用自定义函数来处理具有 (0, 1, 2) 的列的标准化,并应用另一个函数来处理分类列。
    def custom_numerical_normalization(data):
        # Custom normalization logic for numerical data
        # ...
    
    def custom_categorical_normalization(data):
        # Custom normalization logic for categorical data
        # ...
    
    # Apply custom normalization functions
    df['numerical_col'] = custom_numerical_normalization(df['numerical_col'])
    df['categorical_col'] = custom_categorical_normalization(df['categorical_col'])
    

选择最适合您的数据特征和聚类算法要求的方法。始终确保所选的标准化方法与每列中数据的性质一致。

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