我正在研究k-anonymization和LeFevre提出的mondrian算法。在其中，LeFevre说，在他的算法的某一点上，我们必须根据哪个特征具有最大的归一化值范围来选择Dataframe中的一个特征。
例如，如果我的数据集中有特征Age，其值为:[13, 15, 24, 30]，我知道范围是13-30，但是一旦你使它规范化，它不总是[0-1]吗?
我知道这个问题看起来很奇怪，但我在网上和论文上都找不到任何能证明他的意思的东西。
这取决于标准化技术，但是是的。如果我们使用最小最大值，它将总是在[0,1]之间。你能做的就是把这个变量分成几个部分，然后规范化你的数据。然而，使用最小-最大归一化，该特征的最小值转换为0，最大值转换为1。也许是一个在这种情况下，均值归一化可能会给出不同的结果。