최댓값 정규화는 데이터를 0과 1 사이의 범위로 변환하는 방법 중 하나로 많이 사용됩니다. 이 방법은 데이터의 최댓값을 1로 설정하고, 나머지 값들은 최댓값으로 나누어서 값을 조정합니다. 이렇게 함으로써 데이터의 상대적인 크기를 비교하기 쉽게 만들 수 있습니다.

아래는 최댓값 정규화를 수행하는 Python 코드의 예제입니다.

def max_normalization(data):
    max_value = max(data)  # 데이터 중 최댓값을 구합니다.
    normalized_data = [x / max_value for x in data]  # 데이터를 최댓값으로 나누어 정규화합니다.
    return normalized_data

# 테스트를 위한 데이터
data = [10, 20, 30, 40, 50]

# 최댓값 정규화 수행
normalized_data = max_normalization(data)

print(normalized_data)

위의 코드를 실행하면 데이터([10, 20, 30, 40, 50])가 최댓값(50)으로 나누어져 0과 1 사이의 값으로 정규화됩니다. 아래는 실행 결과입니다.

[0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0]

위 예제에서는 Python의 리스트를 사용하여 데이터를 저장하고, 최댓값 정규화 함수인 max_normalization을 정의하였습니다. 함수 내부에서는 max 함수를 사용하여 데이터 중 최댓값을 구하고, 그 값을 이용하여 데이터를 정규화합니다.

최댓값 정규화는 데이터를 비교하거나 다른 알고리즘에 입력으로 활용할 때 유용하게 사용될 수 있으며, 데이터의 스케일을 일치시키는 데에도 도움이 됩니다.

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