資料特徵之間往往有著不同的分布區間，差異較大的情況下會很大程度的影響資料分析的結果。為了消除這種現象的影響需要對原始資料進行歸一化處理，使得各個指標處於同一數量級。
（1）max-min歸一化
也叫離差標準化，是對原始資料的線性變換，使結果值對映到[0 - 1]之間。公式為：
x=(x-min)/(max-min)
max：最大值，min：最小值。
（2）z-score標準化
這種方法給予原始資料的均值（mean）和標準差（standard deviation）進行資料的標準化。經過處理的資料符合標準正態分佈，即均值為0，標準差為1。公式為：
x=（x-u）/t
u：均值，t：標準差
資料歸一化方法
本文主要介紹兩種基本的資料歸一化方法。歸一化方法有兩種形式，一種是把數變為 0，1 之間的小數，一種是把有量綱表示式變為無量綱表示式。資料標準化 歸一化 處理是資料探勘的一項基礎工作，不同評價指標往往具有不同的量綱和量綱單位，這樣的情況會影響到資料分析的結果，為了消除指標之間的量綱影響，需要進行資料...
資料歸一化方法
1 min max標準化 也叫做離差標準化，是一種對原始資料樣本的 線性變換處理，讓樣本從原本的值通過對映轉化為0 1之間的值。norsample sample min max min 其中，min為樣本中的最小值，max為樣本中的最大值。優點是 簡單易行，容易理解實現 缺點是 資料樣本不能頻繁的變...
資料歸一化的方法總結
資料的標準化 normalization 是將資料按比例縮放，使之落入乙個小的特定區間。在某些比較和評價的指標處理中經常會用到，去除資料的單位限制，將其轉化為無量綱的純數值，便於不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權。其中最典型的就是資料的歸一化處理，即將資料統一對映到 0,1 區間上，常見的資料歸...