Java 中的数据标准化/预处理

问题描述

我正在尝试用 JAva 构建一个简单的神经网络。 我无法找到与 python KERA 函数等效的函数，例如 Java 中的 scale()

所以如果我有一个这样的数组：

double[] arr = {148.0,85.0,183.0,89.0,137.0,116.0,78.0,115.0,197.0,125.0,110.0,168.0,......}; 139.0 //为简单起见截断数组

我正在尝试对数据进行标准化，使其均值为 0，标准差为 1 我尝试使用 apache commons 数学库来专门做这件事，StatUtils.normalize 声称它确实做到了这一点。

在规范化之前，这些是数组的统计信息 最小值：0.0 平均值：120.89453125 最大：199.0

在我打电话之后 StatUtils.normalize(arr);

这返回了以下数据：

[0.8477713205896718，-1.1226647449053888，1.942458023642483，-0.9975576​​931279247，0.5037269282016452，-0.1530850936300416，-1.3416020855159512，-0.18436185657440765，2.3803327048636076，0.12840577286925278，-0.34074567129623784，1.4733065794769926，0.5662804540903773]

现在的统计数据是：

标准化最小值：-3.781189595176502 标准化平均值：-8.384496800554567E-18 归一化最大值：2.44288623075234

在 python 示例中，他们使用了 KERA.scale()，运行后，平均值为 0，偏差为 1。

我不知道为什么在运行 normalize() 后平均值不为 0？

我尝试使用台锯，但我没有看到这样做的选项。

所以我的问题是，我使用的是正确的方法还是有不同的方法来进行数据规范化？ 这可以用不同的 java 库来完成吗？我正在尝试在 python 中找到 KERA 的 Java 替代方案

解决方法

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