时间：2024-10-31 08:02:24
数据标准化处理方法
数据标准化处理方法主要有以下三种：
1. 规范化方法：也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果映射到区间。这种方法基于原始数据的最大值和最小值进行计算，但当有新数据加入时，可能导致最大值和最小值的变化，需要重新定义。
2. 正规化方法：基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将原始值x使用z-score标准化到x'。z-score标准化方法适用于属性的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。
3. 归一化方法：将数据统一映射到区间上，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。
在实际应用中，需要根据数据的特点和需求选择合适的标准化方法。
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