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将通过意大利红酒的部分数据#xff0c;调用scikit-learn包#xff08;sklearn#xff09;分别实现0-1标准化和z-score标准化#xff0c;总结学习这两种标准化方法的特点。
本案例使用的环境为Anaconda Jupyter notebook。
2.数据说明
我们使用的是U…1.数据和环境准备
将通过意大利红酒的部分数据调用scikit-learn包sklearn分别实现0-1标准化和z-score标准化总结学习这两种标准化方法的特点。
本案例使用的环境为Anaconda Jupyter notebook。
2.数据说明
我们使用的是UCI提供的红酒数据集该数据集显示意大利红酒化学分析的结果共178个样本每个样本有13个特征变量一个类别变量。
为简化实验更清晰地展现实验结果仅选取两个特征变量进行展示。
Alcohol酒精含量
Malic acid羟基丁二酸
Class红酒分类情况
3.实验过程
导入需要的工具包 读取文件 数据标准化
0-1标准化 z-score标准化 可视化
先进行数据备份 绘制散点图 绘制原始数据的散点图
