최소-최대 정규화는 데이터를 일정 범위로 변환하는 방법 중 하나입니다. 주어진 데이터의 최소값과 최대값을 이용하여 데이터를 0과 1 사이로 변환합니다.

예제 설명

다음은 최소-최대 정규화 예제입니다. 우리는 0부터 100 사이의 값을 가진 데이터 세트를 정규화하려고 합니다. 이를 위해 다음과 같은 단계를 따릅니다:

1. 데이터 세트에서 최소값과 최대값을 확인합니다.
2. 최소값을 0, 최대값을 1로 설정합니다.
3. 다음 공식을 사용하여 데이터를 정규화합니다: 정규화된 값 = (원본 값 - 최소값) / (최대값 - 최소값)

코드 예제

# 데이터 샘플
data = [10, 30, 50, 70, 90]

# 최소값과 최대값 계산
min_value = min(data)
max_value = max(data)

# 최소-최대 정규화
normalized_data = [(x - min_value) / (max_value - min_value) for x in data]

print(normalized_data)

결과

[0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]

위의 예제에서는 데이터 [10, 30, 50, 70, 90]이 0과 1 사이로 정규화되었습니다. 가장 작은 값인 10은 0에 가깝고, 가장 큰 값인 90은 1에 가깝게 변환되었습니다.

이렇게 최소-최대 정규화를 사용하면 데이터를 특정 범위로 조정할 수 있어서 서로 다른 범위의 데이터를 비교하거나 알고리즘에 적용하기 쉬워집니다.

#datascience #normalization