′=
x−μσ
x′=x−μσ
原因：在一些實際問題中，我們得到的樣本資料都是多個維度的，即乙個樣本是用多個特徵來表徵的。很顯然，這些特徵的量綱和數值得量級都是不一樣的，而通過標準化處理，可以使得不同的特徵具有相同的尺度（scale）。這樣，在學習引數的時候，不同特徵對引數的影響程度就一樣了。簡言之，當原始資料不同維度上的特徵的尺度（單位）不一致時，需要標準化步驟對資料進行預處理。
中間的是中心化後的資料，可以看出就是乙個平移的過程，平移後中心點是（0，0）。同時中心化後的資料對向量也容易描述，因為是以原點為基準的。
右圖將中心化後的資料除以標準差，得到為標準化的資料，可以看出每個維度上的尺度是一致的（紅色線段的長度表示尺度），而沒有處理之前的資料是不同的尺度標準。原始資料經過資料標準化處理後，各指標處於同一數量級，適合進行綜合對比評價。
樣本中心化 標準化
在回歸問題和一些機器學習演算法中，以及訓練神經網路的過程中，通常需要對原始資料進行中心化 zero centered或者mean subtraction 處理和標準化 standardization或normalization 處理。目的 通過中心化和標準化處理，得到均值為0，標準差為1的服從標準正...
歸一化 標準化 中心化
歸一化 把資料變成 0,1 或 1,1 之間的小數。主要是為了資料處理方便提出來的，把資料對映到0 1範圍之內處理，更加便捷快速。是一種簡化計算的方式，將有量綱的表示式，經過變換，化為無量綱的表示式，成為標量，便於不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權。標準化 在機器學習中，我們可能要處理不同種類的...
資料預處理 中心化和標準化
一 中心化 又叫零均值化 和標準化 又叫歸一化 概念及目的？1 在回歸問題和一些機器學習演算法中，以及訓練神經網路的過程中，通常需要對原始資料進行中心化 zero centered或者mean subtraction subtraction表示減去 處理和標準化 standardization或no...