筆者寄語：規範化主要是因為資料受著單位的影響較大，需要進行量綱化。大致有：最小-最大規範化、均值標準化、小數定標規範化
1、最小-最大規範化
也叫離差標準化，是對原始資料的線性變換，將資料對映到[0,1]之間，與功效係數法相同。
#最小-最大規範化
b1=(data[,1]-min(data[,1]))/(max(data[,1])-min(data[,1]))
b2=(data[,2]-min(data[,2]))/(max(data[,2])-min(data[,2]))
b3=(data[,3]-min(data[,3]))/(max(data[,3])-min(data[,3]))
b4=(data[,4]-min(data[,4]))/(max(data[,4])-min(data[,4]))
data_scatter=cbind(b1,b2,b3,b4)
2、均值標準化法
標準差標準化、零均值規範化等方法，經過處理的資料均值為0，標準差為1。公式為：
x*=(x-均值)/標準差
因為均值受離群值影響較大，也可以將均值替換成變數的中位數。
#零-均值規範化
data_zscore=scale(data)
3、小數定標規範化
移動變數的小數點位置來將變數對映到[-1,1]
#小數定標規範化
i1=ceiling(log(max(abs(data[,1])),10))#小數定標的指數
c1=data[,1]/10^i1
i2=ceiling(log(max(abs(data[,2])),10))
c2=data[,2]/10^i2
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