数据归一化:两种常用的归一化方法 📊 如何对统计量进行归一化

随着大数据时代的到来，数据归一化成为数据分析和处理中不可或缺的一环。简单来说，数据归一化就是将原始数据转换为统一标准的过程，这有助于提高模型的准确性和稳定性。下面，让我们一起来看看两种常用的归一化方法吧！📊

第一种是MinMax归一化，它通过线性变换将原始数据压缩到[0,1]区间内。公式如下：\[x' = \frac{x - min(x)}{max(x) - min(x)}\]。使用这种方法可以确保数据范围一致，但缺点是当数据存在异常值时，归一化结果会受到影响。🔍

第二种是Z-Score归一化，它将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。公式如下：\[x' = \frac{x - \mu}{\sigma}\]。这种归一化方法能够有效消除异常值的影响，适用于数据分布不均匀的情况。🔎

无论选择哪种归一化方法，重要的是理解其背后的原理和应用场景。希望这篇简短的介绍能够帮助大家更好地理解和应用数据归一化。🚀

数据归一化 MinMax归一化 Z-Score归一化