[发明专利]基于特征缩放的数据预处理方法

权利要求书

1.基于特征缩放的数据预处理方法，其特征在于：包括以下步骤：

数据映射步骤，将待匹配数据的各个维度数据映射为数值数据；

特征缩放步骤，将各个维度映射后的数据进行特征缩放，所述特征缩放包括归一化处理、标准化处理中的一种或多种；

相似度计算步骤，计算待匹配数据与目标数据的相似度。

2.根据权利要求1所述的基于特征缩放的数据预处理方法，其特征在于：所述归一化处理采用min-max归一化算法或mean归一化算法。

3.根据权利要求2所述的基于特征缩放的数据预处理方法，其特征在于：特征缩放步骤采用以下公式进行标准化处理：

4.根据权利要求3所述的基于特征缩放的数据预处理方法，其特征在于：通过以下公式进行标准化处理：

其中，x为处理前的数据，x′为处理后的数据，||x||为取模。

5.根据权利要求4所述的基于特征缩放的数据预处理方法，其特征在于：所述相似度计算步骤包括：

将待匹配数据以及目标数据整理为数据向量；

计算待匹配数据与目标数据对应的向量的距离；

将距离映射为相似度。

6.根据权利要求5所述的基于特征缩放的数据预处理方法，其特征在于：将数据以及目标数据整理为数据向量步骤中，将待匹配数据整理为向量：

X＝[X₁,X₂,X₃…X_n]

将目标数据整理为向量：

Y＝[Y₁,Y₂,Y₃…Y_n]

计算数据与目标数据对应的向量的距离采用加权欧式距离算法进行计算：

其中，D(X,Y)表示向量X与向量Y之间的距离，Z_i为第i个维度对应的权重。