정규화는 데이터를 특정 범위로 변환하거나 분포의 통계적 특성을 일정하게 조정하는 과정입니다. 이를 통해 데이터 간의 상대적 크기 차이를 줄이고, 데이터의 분포를 표준화하여 비교나 분석을 더 쉽게 할 수 있습니다.
예를 들어, 데이터가 서로 다른 단위나 척도로 측정되었을 때, 이를 동일한 척도로 변환하고자 할 때 정규화를 사용할 수 있습니다. 또한, 데이터가 특정 분포를 따르지 않거나 이상치(outlier)가 존재할 때, 정규화를 통해 데이터를 분포의 통계적 특성을 따르도록 조정할 수 있습니다.
정규화는 데이터를 일정한 범위로 조정하거나 분포의 평균과 표준편차를 조정하는 방법 등 다양한 방법으로 수행될 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 상대적 크기나 분포를 조절하여 데이터 분석, 머신 러닝 모델의 학습 등에 도움을 줄 수 있습니다.
정규화 (Normalization)은 데이터를 일정한 범위나 척도로 조정하는 과정입니다. 이해를 돕기 위해 일상적인 예시를 들어보겠습니다.
가정하에 우리가 전국의 도시들에 대한 인구 데이터를 가지고 있다고 상상해봅시다. 각 도시의 인구 수는 다양한 범위에 분포되어 있을 것입니다. 이제 이 인구 데이터를 정규화해보겠습니다.
1. 최소-최대 정규화 (Min-Max Normalization):
최소-최대 정규화는 데이터를 [0, 1] 범위로 조정하는 방법입니다. 각 도시의 인구 수를 해당 도시의 최소 인구 수로 나눈 후, 전체 도시의 최대 인구 수로 나누어줍니다. 이렇게 하면 모든 도시의 인구 수는 0과 1 사이에 위치하게 됩니다. 예를 들어, 가장 작은 인구 수가 10,000이고 가장 큰 인구 수가 1,000,000이라면, 인구 수를 10,000으로 나누고 1,000,000으로 나누어서 정규화된 값을 얻을 수 있습니다.
2. 표준화 (Standardization):
표준화는 데이터를 평균이 0이고 표준편차가 1인 분포로 변환하는 방법입니다. 각 도시의 인구 수에서 전체 도시의 평균 인구 수를 뺀 후, 도시 인구 수의 표준편차로 나누어줍니다. 이렇게 하면 평균이 0이 되고 표준편차가 1이 되는 데이터로 정규화됩니다. 예를 들어, 평균 인구 수가 500,000이고 표준편차가 100,000이라면, 각 도시의 인구 수에서 500,000을 빼고 100,000으로 나누어서 정규화된 값을 얻을 수 있습니다.
이러한 정규화 과정을 통해 데이터를 일정한 척도로 조정할 수 있습니다. 이는 다양한 변수나 속성을 비교하고 분석할 때 유용하며, 데이터의 특성을 보존하면서도 서로 다른 척도를 갖는 데이터들을 비교 가능하게 해줍니다.