处理自己的数据集_手写代码实现KDD CUP99数据集的数据归一化处理

r囧r小猫 2023-01-06 04:27 128阅读 0赞

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归一化是数据处理的常用方法之一，目的是消除不同评价指标之间的量纲对数据分析结果的影响，使各指标处于同一数量级，以解决数据指标之间的可比性问题。

目前学术界关于归一化和标准化的概念还不统一，常常会把这两个概念混用，但它们都是特征处理的一种方法，具体区别看公式就好区分了。这的归一化是指min-max归一化(Min-Max Normalization)，基于数据的最小值和最大值对原始数据做线性变换，将结果值映射到\[0 , 1\]之间，归一化公式如下：

![Image 1][]

> 其实，在sklearn库中已经有非常优秀的数据归一化函数——MinMaxScaler()，我们只需要调用该函数就可以轻松实现数据归一化处理。但是这里为了加深对数据归一化的理解，就自己编写了一个数据归一化的程序。

**数据集准备**

在对kdd数据集标准化之前，需要先对数据集进行数值化处理，可以参考我上一篇文章：

追梦小公子：手写代码实现KDD CUP99数据集的数据数值化处理zhuanlan.zhihu.com

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数值化处理后的kdd数据集文件为kddcup.data.numerization.txt，百度网盘下载链接：

![Image 1][]

kddcup.data.numerization.txt

685.4M

百度网盘

但是kdd数据集的第4817100行数据存在错误，如图1所示。

![08eafe2d9169d066717580e05fcb74e4.png][]

图1 kdd数据集的错误行数据

该行数据有56列，比正常数据多了14个特征，说明这行数据是错误的。所以在数值化处理后，我手动删除了错误的那一行数据，得到数值化并修正后的kdd数据集文件kddcup.data.numerization\_corrected.txt，这也是本文用的数据集，百度网盘下载链接为：

![Image 1][]

kddcup.data.numerization\_corrected.txt

685.4M

百度网盘

\---------------------------------------------**代码**\---------------------------------------------

**导入所需的库**

import numpy as np
    import csv
    from time import *

**读取数据集文件**

global x_data                           # 定义全局变量
    begin_time = time()                     # 读取文件开始时间
    data_numerization = open("kddcup.data.numerization_corrected.txt") # 打开数值化后的kdd数据集文件
    lines = data_numerization.readlines()   # 按行读取所有数据，并返回列表
    line_nums = len(lines)
    x_data = np.zeros((line_nums, 42))      # 创建line_nums行 para_num列的矩阵
    for i in range(line_nums):
        line = lines[i].strip().split(',')
        x_data[i, :] = line[0:42]           # 获取42个特征
    data_numerization.close()
    print('数据集大小：',x_data.shape)
    
    # 耗时分析
    end_time = time()                      # 读取文件结束时间
    total_time = end_time-begin_time       # 读取文件耗时
    print('读取文件耗时：',total_time,'s')

**定义数据归一化函数**

def MinMax_Normalization(x, n):
        if np.max(x)-np.min(x) == 0:
            x_data[:, n] = 0
        else:
            x_data[:, n] = (np.max(x) - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))
        print("The ", n , "feature  is normalization.")

**获取每一列特征，并依次归一化**

begin_time = time()                     # 归一化开始时间
    for i in range(42):
        MinMax_Normalization(x_data[:, i], i)
        
    # 耗时分析
    end_time = time()                      # 归一化结束时间
    total_time = end_time-begin_time       # 归一化耗时
    print('归一化耗时：',total_time,'s')

**将归一化后的数据集写入文件**

data_normalization = open("kddcup.data.numerization_corrected_normalization.txt",'w', newline='')
    csv_writer = csv.writer(data_normalization)
    i = 0
    while i<len(x_data[:, 0]):
        csv_writer.writerow(x_data[i, :])
        i = i + 1
    data_normalization.close()
    print('数据归一化done！')

\-------------------------------------------**写在最后**\-------------------------------------------

由于本人精力与能力有限无法尽善尽美，如有错误、疑问或者建议，欢迎留言讨论，希望这篇文章对您有所帮助。

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