使用Scikit-learn缩放数据时出现异常结果的问题排查

为什么缩放后平段出现波动？ #

你遇到的问题核心是StandardScaler的缩放维度选错了。

默认情况下，StandardScaler是对输入数组的**列（特征维度）**做标准化，公式为：

scaled_value = (原始值 - 该列均值) / 该列标准差

你把(80,4,288)展平成(80,1152)后，每一列对应的是「所有80天中，某一类指标的某一个时刻的数值」。比如第4类（电价）的111-201时刻，对应展开后的第864+110到864+200列，每一列都是80天里该时刻的电价数据。

哪怕某一天的111-201时刻电价完全相同（原始平段），但每一列（不同时刻）的全局均值和标准差是不一样的——毕竟其他天的这些时刻电价不可能都一致。用不同列的均值/标准差去缩放同一原始值，结果自然会出现波动。

怎么解决？ #

要根据你的聚类目标选择正确的缩放方式：

1. 聚类目标：基于「每天各指标的绝对数值模式」 #

比如想把电价整体偏高、温度走势相似的天聚在一起，应该按指标类别分别做列标准化，避免不同指标的量纲干扰：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设data是(80,4,288)的原始数据集
scaled_list = []
for category_idx in range(4):
    # 取出当前类别的所有天数据：形状(80,288)
    category_data = data[:, category_idx, :]
    # 对该类的288个时刻特征（列）做标准化
    scaler = StandardScaler()
    scaled_category = scaler.fit_transform(category_data)
    scaled_list.append(scaled_category)
# 拼接回(80,1152)的二维数组
final_scaled_data = np.concatenate(scaled_list, axis=1)

这种方式下，某一天的平段仍可能出现波动，但这是合理的——标准化的目的是让不同时刻的特征处于同一量级，方便聚类算法计算样本间的相似性。

2. 聚类目标：基于「每天各指标的相对趋势」 #

比如想把某天电价“先平后涨”这类趋势相似的天聚在一起，应该按样本（天）做行标准化，保留天内的趋势特征：

scaler = StandardScaler()
final_scaled_data = scaler.fit_transform(data.reshape(80, -1).T).T

这种方式下，某一天内的平段缩放后依然是平段，但会消除不同天之间的绝对数值差异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PeterBe