一、标准化
去除均值和方差缩放：通过(X-X_mean)/std计算每个属性(每列)，进而使所有数据聚集在0附近，方差为1.
(1)、sklearn.preprocessing.scale()
直接将给定数据进行标准化
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
X = np.array([[ 1., -1., 2.],[ 2., 0., 0.],[ 0., 1., -1.]])
X_scaled = preprocessing.scale(X)array([[ 0. , -1.22474487, 1.33630621],
[ 1.22474487, 0. , -0.26726124],
[-1.22474487, 1.22474487, -1.06904497]])X_scaled.mean(axis=0)
array([ 0., 0., 0.])
X_scaled.std(axis=0)
array([ 1., 1., 1.])
(2)、sklearn.preprocessing.StandardScaler()
可保存训练集中的均值、方差参数，然后直接用于转换测试集数据。
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X)
scaler.transform(X)
array([[ 0. , -1.22474487, 1.33630621],
[ 1.22474487, 0. , -0.26726124],
[-1.22474487, 1.22474487, -1.06904497]])
scaler.mean_
array([ 1. , 0. , 0.33333333])
scaler.var_
array([ 0.66666667, 0.66666667, 1.55555556])
二、缩放到指定范围
将属性缩放到一个指定的最大和最小值（通常是1-0）之间，这样处理可对方差非常小的属性增强其稳定性，也可维持稀疏矩阵中为0的条目。
preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0, 1), copy=True)
计算公式：
X_std = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0))
X_scaled = X_std * (max - min) + min
其中
feature_range : tuple (min, max), default=(0, 1)
minmaxscaler = preprocessing.MinMaxScaler().fit(X)
minmaxscaler.transform(X)
array([[ 0.5 , 0. , 1. ],
[ 1. , 0.5 , 0.33333333],
[ 0. , 1. , 0. ]])
minmaxscaler.scale_
array([ 0.5 , 0.5 , 0.33333333])
minmaxscaler.min_
array([ 0. , 0.5 , 0.33333333])
也可直接应用fit_transform(X)实现fit和transform功能。
三、正则化 （这个是对行进行正则化）
对每个样本计算其p-范数，再对每个元素除以该范数，这使得每个处理后样本的p-范数（l1-norm,l2-norm）等于1。如果后续要使用二次型等方法计算两个样本之间的相似性会有用。
preprocessing.Normalizer(norm=’l2’, copy=True)
norm：可以为l1、l2或max，默认为l2
若为l1时，样本各个特征值除以各个特征值的绝对值之和
若为l2时，样本各个特征值除以各个特征值的平方之和
若为max时，样本各个特征值除以样本中特征值最大的值
from sklearn import preprocessing
import numpy as np
X = np.array([[ 1., -1., 2.],[ 2., 0., 0.],[ 0., 1., -1.]])
scaler= preprocessing.Normalizer(norm='l1').fit(X)
X_scaled = scaler.transform(X)
print(X)
print(X_scaled)
[[ 1. -1. 2.]
[ 2. 0. 0.]
[ 0. 1. -1.]]
[[ 0.25 -0.25 0.5 ]
[ 1. 0. 0. ]
[ 0. 0.5 -0.5 ]]转自：https://blog.csdn.net/u013402321/article/details/79043402