NORMALIZE

对输入关系运行标准化算法。输出是具有标准化数据的视图。

这是元函数。您必须在顶级 SELECT 语句中调用元函数。

行为类型

语法

NORMALIZE ( 'output‑view', 'input‑relation', 'input‑columns', 'normalization‑method'
           [ USING PARAMETERS exclude_columns = 'excluded‑columns' ] )

参数

output‑view

显示输入关系的视图的名称，其中标准化数据替换了指定的输入列。 .

input‑relation

包含需要标准化的数据的表或视图。 如果输入关系在 Hive 中定义，请使用 SYNC_WITH_HCATALOG_SCHEMA 以同步 hcatalog 架构，然后运行机器学习功能。

input‑columns

数字输入列的逗号分隔列表，其中包含要标准化的值，或用于选择所有列的星号 (*)。

normalization‑method

要使用的标准化方法，为以下之一：

• minmax

• zscore

• robust_zscore

如果表中出现无穷大值，该方法将自动忽略这些值。

参数

exclude_columns

input-columns 中要排除在处理范围之外的列名的逗号分隔列表。

特权

非超级用户：

• 对输入关系的 SELECT 权限

• 输出视图架构的 CREATE 权限

示例

这些示例显示了如何在 mtcars 表的 wt 和 hp 列上使用 NORMALIZE 函数。

执行 NORMALIZE 函数，并指定 minmax 方法：

=> SELECT NORMALIZE('mtcars_norm', 'mtcars',
                    'wt, hp', 'minmax');
        NORMALIZE
--------------------------
 Finished in 1 iteration

(1 row)

执行 NORMALIZE 函数，并指定 zscore 方法：

=> SELECT NORMALIZE('mtcars_normz','mtcars',
                    'wt, hp', 'zscore');
        NORMALIZE
--------------------------
 Finished in 1 iteration

(1 row)

执行 NORMALIZE 函数，并指定 robust_zscore 方法：

=> SELECT NORMALIZE('mtcars_normz', 'mtcars',
                    'wt, hp', 'robust_zscore');
        NORMALIZE
--------------------------
 Finished in 1 iteration

(1 row)

另请参阅