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原理

数据正规化（data normalization）是将数据的每个样本（向量）变换为单位范数的向量，各样本之间是相互独立的．其实际上，是对向量中的每个分量值除以正规化因子．常用的正规化因子有 L1, L2 和 Max．假设，对长度为 n 的向量，其正规化因子 z 的计算公式，如下所示：

注意：Max 与无穷范数  不同，无穷范数 是需要先对向量的所有分量取绝对值，然后取其中的最大值；而 Max 是向量中的最大分量值，不需要取绝对值的操作．

补充：一阶范数也称为曼哈顿距离（Manhanttan distance）或街区距离；二阶范数也称为欧式距离（Euclidean distance）．

实现

在 Python 库 sklearn 中，有两种实现方式进行数据的正规化，这两种实现都可通过参数 norm 选择正规化因子，可选项有 'l1', 'l2' 和 'max'．

方法一：采用 sklearn.preprocessing.Normalizer 类，其示例代码如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf8 -*-
# author: klchang
# Use sklearn.preprocessing.Normalizer class to normalize data.

from __future__ import print_function
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Normalizerx = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='float32').reshape(1,-1)print("Before normalization: ", x)options = ['l1', 'l2', 'max']
for opt in options:norm_x = Normalizer(norm=opt).fit_transform(x)print("After %s normalization: " % opt.capitalize(), norm_x)

方法二：采用 sklearn.preprocessing.normalize 函数，其示例代码如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf8 -*-
# author: klchang
# Use sklearn.preprocessing.normalize function to normalize data.from __future__ import print_function
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import normalizex = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='float32').reshape(1,-1)print("Before normalization: ", x)options = ['l1', 'l2', 'max']
for opt in options:norm_x = normalize(x, norm=opt)print("After %s normalization: " % opt.capitalize(), norm_x)