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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 人工智能 » 做特征选择时，特征需要归一化么？
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yuanmd

至尊木虫 (知名作家)

衔头义定自

[求助] 做特征选择时，特征需要归一化么？ 已有1人参与

请问：做特征选择时，特征需要归一化么？比如要用稀疏表示之类的构造Laplacian图。

一般情况下，在用稀疏表示构图进行谱聚类时，数据应该是要归一化的。

现在我想，在做特征选择时是否也需要归一化？

采用何种何一化呢？有以下几种情况：
1） 若尺度一致，比如人脸图像，是不是可以进行样本归一化？或者是除以256？
2）若尺度可能不一致，是否应该采用特征归一化（或者说采用f-min(f)/(max(f)-min(f))）？

找到相应的特征排序后，是提取原始特征还是归一化的特征做聚类？

恳请大家不吝赐教！~感谢！~~
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梦想总是要有的，万一实现了呢？
1楼 2017-03-28 22:49:50
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yuanmd

至尊木虫 (知名作家)

衔头义定自
自己顶一下，不要沉了~~~~
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梦想总是要有的，万一实现了呢？
2楼2017-03-29 10:32:18
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wake_up

木虫 (著名写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与，应助指数 +1
yuanmd: 金币+10, ★★★★★最佳答案, 感谢！~ 2017-04-28 00:25:37
不管尺度是否一致，一般都要归一化。  归一化不光是因为尺度不一致问题，还有优化计算时候的问题。

归一化的方式很多， 常见的有除以和，L1，L2归一化，  zero mean unit variance等。

楼主可以对比一下归一化和不归一化的效果，看看那个好。 毕竟不是所有问题答案都一样。
赞一下(2人) 回复此楼
扫地扫地扫心地，心地不扫空扫地，人人都把心地扫，世上无处不净地．
3楼2017-03-29 20:32:18
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yuanmd

至尊木虫 (知名作家)

衔头义定自
引用回帖:
3楼: Originally posted by wake_up at 2017-03-29 20:32:18
不管尺度是否一致，一般都要归一化。  归一化不光是因为尺度不一致问题，还有优化计算时候的问题。

归一化的方式很多， 常见的有除以和，L1，L2归一化，  zero mean unit variance等。

楼主可以对比一下归一 ...

感谢 ，我就是看到有人做了归一化，有人没有做归一化，都不知道该如何选择了~~~~
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梦想总是要有的，万一实现了呢？
4楼2017-04-28 00:26:21
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ll550

木虫 (职业作家)
引用回帖:
4楼: Originally posted by yuanmd at 2017-04-28 00:26:21
感谢 ，我就是看到有人做了归一化，有人没有做归一化，都不知道该如何选择了~~~~...

这个是由于很多人数据的来源不同的。因为有些人用的数据已经是别人处理过的，所以这部分normalization没有提到
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livelong
5楼2017-04-28 16:45:54
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玉麒麟007

铜虫 (正式写手)
通常建议归一化。一个是千米单位，一个毫米，你不归一化，怎么知道两个因素对结果的影响大小？归一化后，可以有效规避这类问题

发自小木虫Android客户端
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6楼2017-04-28 20:12:03
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