Normalización de Datos

La normalización de datos es un proceso importante en el análisis de datos y la minería de datos.

 Consiste en ajustar los valores de diferentes variables para que estén en una escala comparable, lo que facilita la comparación y el análisis de esas variables. 

La normalización es especialmente útil cuando se trabaja con algoritmos que son sensibles a las diferencias de escala entre las características.

 

Aquí hay algunas técnicas comunes de normalización de datos:

 

Min-Max Scaling (Escalamiento Min-Max): En esta técnica, los valores de una variable se transforman para que estén en un rango específico, generalmente entre 0 y 1. La fórmula para hacer esto es:

 

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

 

Donde X es el valor original, X_min es el valor mínimo de la variable y X_max es el valor máximo.

 

Z-Score Scaling (Escalamiento Z-Score o estandarización): En esta técnica, los valores se transforman de tal manera que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1. La fórmula es:

 

X_norm = (X - mean) / std_dev

 

Donde X es el valor original, mean es la media de la variable y std_dev es la desviación estándar.

 

Robust Scaling: Similar a Z-Score Scaling, pero en lugar de utilizar la desviación estándar, se utiliza la mediana y el rango intercuartil para hacer que los datos sean más robustos frente a valores atípicos.

 

Unit Vector Scaling (Escalamiento de Vector Unitario): En esta técnica, los valores de cada observación se escalan dividiendo cada valor por la norma del vector (la longitud euclidiana del vector de características).

 

Escalamiento por Percentil: Los valores se escalan de acuerdo con los percentiles en los que se encuentran, lo que los convierte en valores uniformes. Esto es útil cuando se desea preservar la distribución de los datos originales.

 

Escalamiento Logarítmico: A veces, los datos siguen una distribución logarítmica y escalarlos mediante una transformación logarítmica puede ayudar a que se distribuyan de manera más uniforme.

 

La elección de la técnica de normalización depende del tipo de datos y del algoritmo que se utilizará posteriormente. 

Es importante tener en cuenta que la normalización puede tener un impacto en la interpretación de los datos, por lo que es esencial entender cómo cada técnica afecta a los valores originales.