从长到宽重塑非类别值

是指在数据处理中，将非类别值（非离散值）进行重塑和转换，使其更适合进行数据分析和建模。这个过程通常包括数据归一化、标准化、特征缩放等操作。

数据归一化是将数据按比例缩放，使之落入一个特定的范围，常见的方法有最小-最大缩放和Z-score标准化。最小-最大缩放将数据线性映射到[0, 1]的范围内，公式为：

X' = (X - X_min) / (X_max - X_min)

其中，X'是归一化后的值，X是原始值，X_min和X_max分别是数据的最小值和最大值。

Z-score标准化通过计算数据的均值和标准差，将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，公式为：

X' = (X - mean) / std

其中，X'是标准化后的值，X是原始值，mean是数据的均值，std是数据的标准差。

特征缩放是将数据的不同特征按比例缩放，以消除不同特征之间的量纲差异。常见的方法有线性缩放和正则化。线性缩放将数据线性映射到[-1, 1]或[0, 1]的范围内，公式为：

X' = (X - X_min) / (X_max - X_min)

其中，X'是缩放后的值，X是原始值，X_min和X_max分别是数据的最小值和最大值。

正则化将数据按行进行缩放，使每个样本的范数（长度）为1，常见的方法有L1正则化和L2正则化。L1正则化通过将每个样本的每个特征除以该样本的L1范数实现，L2正则化通过将每个样本的每个特征除以该样本的L2范数实现。

重塑非类别值的目的是消除不同特征之间的量纲差异，使得数据更适合进行机器学习和数据分析。在实际应用中，可以根据具体情况选择适合的数据处理方法。腾讯云提供了多种云计算相关产品，如云服务器、云数据库、人工智能服务等，可以根据具体需求选择相应的产品进行数据处理和分析。

参考链接：

• 数据归一化和标准化
• 特征缩放和正则化