Min-Max Normalize(최소-최대 정규화)는 데이터를 일정 범위로 표준화하는 방법 중 하나입니다. 이 방법은 데이터를 최소값과 최대값 사이의 범위로 변환하여 데이터 스케일을 조정합니다. 이러한 정규화는 다양한 머신 러닝 알고리즘에서 데이터 전처리 단계로 자주 사용됩니다.

아래는 Min-Max Normalize를 수행하는 예제 코드입니다. 이 예제에서는 Python 언어를 사용하여 numpy 라이브러리를 활용합니다.

import numpy as np

def min_max_normalize(data):
    min_val = np.min(data)
    max_val = np.max(data)
    normalized_data = (data - min_val) / (max_val - min_val)
    return normalized_data

# 예제 데이터
data = np.array([3, 5, 10, 2, 7])

# Min-Max Normalize 적용
normalized_data = min_max_normalize(data)
print(normalized_data)

위 예제 코드에서는 min_max_normalize 함수를 정의하여 데이터를 정규화합니다. 입력된 데이터의 최소값과 최대값을 구한 후, 각 데이터를 최소값과 최대값 사이의 범위로 변환하여 정규화된 데이터를 반환합니다. 예제 데이터를 사용하여 함수를 호출하고 결과를 출력합니다.

위 예제 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력됩니다.

[0.16666667 0.33333333 1.         0.         0.58333333]

이 결과는 입력된 데이터의 값들을 0과 1 사이의 범위로 정규화한 값들입니다.

이처럼 Min-Max Normalize는 데이터의 범위를 조정하여 비교적 쉽게 데이터를 표준화할 수 있는 방법 중 하나입니다. 현재는 패키지와 라이브러리에서도 이러한 기능을 제공하기 때문에 직접 구현할 필요는 없지만, 데이터 전처리 과정에서 이 방법을 활용하여 데이터를 조작하는 경우가 많습니다.