Cara menormalkan data antara -1 dan 1

Untuk menormalkan nilai dalam kumpulan data antara -1 dan 1, Anda dapat menggunakan rumus berikut:

z _i = 2 * (( _xi – x _menit ) / (x _maks – x _menit )) – 1

Emas:

• z _i : nilai normalisasi ^ke-i dalam kumpulan data
• x _i : nilai ^ke-i dari kumpulan data
• x _min : Nilai minimum dalam kumpulan data
• x _max : Nilai maksimum dalam kumpulan data

Misalnya, kita memiliki kumpulan data berikut:

Nilai minimum pada dataset adalah 13 dan nilai maksimum adalah 71.

Untuk menormalkan nilai pertama 13 , kami akan menerapkan rumus yang dibagikan sebelumnya:

• z _i = 2 * (( _xi – x _menit ) / (x _maks – x _menit )) – 1 = 2 * ((13 – 13) / (71 – 13)) – 1 = -1

Untuk menormalkan nilai kedua dari 16 , kita akan menggunakan rumus yang sama:

• z _i = 2 * (( _xi – x _menit ) / (x _maks – x _menit )) – 1 = 2 * ((16 – 13) / (71 – 13)) – 1 = -0,897

Untuk menormalkan nilai ketiga dari 19 , kita akan menggunakan rumus yang sama:

• z _i = 2 * (( _xi – x _menit ) / (x _maks – x _menit )) – 1 = 2 * ((19 – 13) / (71 – 13)) – 1 = -0,793

Kita dapat menggunakan rumus yang sama persis untuk menormalkan setiap nilai dalam kumpulan data asli antara -1 dan 1:

Setiap nilai dalam kumpulan data yang dinormalisasi kini berada di antara -1 dan 1.

Dengan menggunakan metode normalisasi ini, pernyataan berikut akan selalu benar:

• Nilai yang dinormalisasi untuk nilai minimum dalam kumpulan data akan selalu -1.
• Nilai yang dinormalisasi untuk nilai maksimum dalam kumpulan data akan selalu 1.
• Nilai yang dinormalisasi untuk semua nilai lain dalam kumpulan data akan berada di antara -1 dan 1.

Kapan harus menormalkan data

Seringkali kita membakukan variabel ketika kita melakukan suatu jenis analisis di mana kita memiliki beberapa variabel yang diukur pada skala berbeda dan kita ingin setiap variabel memiliki rentang yang sama.

Hal ini mencegah satu variabel mempunyai pengaruh yang terlalu besar, terutama jika variabel tersebut diukur dalam satuan yang berbeda (yaitu jika satu variabel diukur dalam inci dan variabel lainnya dalam yard).

Perhatikan juga bahwa metode normalisasi yang kami gunakan di sini hanyalah satu opsi yang memungkinkan.

Dalam beberapa kasus, masuk akal untuk menormalkan variabel antara 0 dan 1, atau bahkan antara 0 dan 100.

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan jenis normalisasi lainnya:

Cara menormalkan data antara 0 dan 1
Cara menormalkan data antara 0 dan 100