sklearn标准化,归一化 python熵权法的实现

补一下上次文章的坑,有关标准化和归一化的问题.

标准化:(X-E(x))/D(x)
归一化: (X-min)/(max-min)

两个的具体差别我的感受不是特别深刻,用的比较多的是归一化.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
mm = MinMaxScaler()
mm_data = mm.fit_transform(X)
origin_data = mm.inverse_transform(mm_data)
X=mm_data

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
ss = StandardScaler()
std_data = ss.fit_transform(X)
origin_data = ss.inverse_transform(std_data)
X = std_data

用这两个方法就可以分别得到归一化和标准化的数据,网上提到这两个好像很混乱,那就根据api和公式区分叭,minmax和最小最大值相关,standard和标准差有关.
我感受到的是,归一化受到最最大值影响较大,所以或许最小值最大值太奇葩时少用?

接下来是熵权法.参考文章:知乎,熵权法

虽然我用了好几次,不过不是很了解具体原理.只有一些零碎的关键词,信息熵,信息含量.

具体的应用是给了好几个影响因子,然后直接求出权重,加权得到几个影响因子的综合结果.

在这里插入图片描述
代码的实现还是挺简单的,就对着公式敲就好,我给出我自己的python代码.(居然没找到相关API)

import openpyxl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math


excel = openpyxl.load_workbook('./会员.xlsx')
# sheet = excel['筛选后']
sheet = excel['归一化']

jingdu=[]
weidu=[]


minx = 112.6832583
maxx = 114.4936096
miny = 22.49308313
maxy = 23.87839806
rapx = (114.4936096 - 112.6832583)/50
rapy = (23.87839806 - 22.49308313)/50



xiane=[]
xinyudu=[]
timestart=[]
jingdu = []
weidu = []
capacity = []
for i in range(2,1862):
    xiane.append(sheet.cell(row=i,column=4).value)
    string = sheet.cell(row=i,column=5).value
    string = str(string)
    string = string.split(':')
    time = int(string[0])*100+int(string[1])
    timestart.append(time)
    xinyudu.append(sheet.cell(row=i,column=6).value)
    jingdu.append(sheet.cell(row=i,column=3).value)
    weidu.append(sheet.cell(row=i,column=2).value)
    capacity.append(sheet.cell(row=i,column=6).value)
    

def zhengxiangMinMax(data):
    mindata = min(data)
    maxdata = max(data)
    temp = data[:]
    for i in range(len(data)):
        data[i] = temp[i]-mindata
        data[i]/= maxdata-mindata
        
def fuxiangMinMax(data):
    mindata = min(data)
    maxdata = max(data)
    temp = data[:]
    for i in range(len(data)):
        data[i] = maxdata-temp[i]
        data[i]/= maxdata-mindata




def bizhong(data):
    allsum = sum(data)
    for i in range(len(data)):
        data[i] /= allsum


def shan(data):
    for i in range(len(data)):
        if(data[i]==0):
            continue
        data[i]=data[i]*math.log(data[i])
    return 1+sum(data)*(1/math.log(len(data)))


zhengxiangMinMax(xiane)
zhengxiangMinMax(xinyudu)
fuxiangMinMax(timestart)

bizhong(xinyudu)
bizhong(xiane)
bizhong(timestart)

d=[]

d.append(shan(xiane))
d.append(shan(timestart))
d.append(shan(xinyudu))

bizhong(d)
print(d)

在这里插入图片描述
结果不太好可视化,就不贴结果了.

自己对于熵权法的感受:

我觉得这个算法有点凭空算权的感觉.可能也是我不懂原理的原因,觉得有点虚.信息熵这个词另外一次见是在深度学习里面见到的
如果要使用这个权就得将数据归一化处理,我还是有些疑惑,如果我归一化处理了这一大坨的数据,如果以后有新的数据来,还能拟合预测么…(不止在熵权法这里)我想到的一个预测方法就是,将这个新的值放入原来的训练数据中进行归一化处理.在进行预测.不过多少觉得怪怪的…

今天学到的一些小技巧

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用于改变excel数据的颜色,改变颜色方便直接在excel里面对数据进行修改,筛选等操作

from openpyxl.styles import PatternFill  # 导入填充模块
fille = PatternFill('solid', fgColor="FF0000")  
sheet.cell(row=i,column =3).fill=fille

如果excel表格里面有些值用公式算出来的,如果直接openpyxl获取值,获取到的公式的表达式而不是公式算出来的值.用data_only这个设置来解决这个问题.

excel = openpyxl.load_workbook('归一化.xlsx',data_only=1)

sklearn标准化,归一化 python熵权法的实现

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