数据标准化是什么？
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数据标准化是将数据按比例缩放，使其适合特定的数值范围，比如0到1或-1到1之间。这个过程有助于提高数据分析和机器学习模型的性能，确保不同量级和单位的变量在算法中得到公平对待。常见的标准化方法包括最小-最大标准化、Z-分数标准化等。
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最小-最大标准化怎么做？
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最小-最大标准化是将数据集中的特征值映射到一个特定的范围，通常是0到1之间。其计算公式为：

\[ x' = \frac{x - \min(x)}{\max(x) - \min(x)} \]

其中，\( x \) 是原始数据值，\( \min(x) \) 是数据集中该特征的最小值，\( \max(x) \) 是数据集中该特征的最大值，\( x' \) 是标准化后的值。

通过这个公式，可以将任何一个范围内的数值转换到0到1之间，使得不同量级的数据在处理时具有一致性。
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Z-分数标准化怎么做？
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Z-分数标准化（也称为标准差标准化）是将数据集中的特征值转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。其计算公式为：

\[ x' = \frac{x - \mu}{\sigma} \]

其中，\( x \) 是原始数据值，\( \mu \) 是数据集中该特征的均值，\( \sigma \) 是数据集中该特征的标准差，\( x' \) 是标准化后的值。

通过这个公式，可以将数据转换为标准正态分布，使得数据的分布更加稳定，适用于对数据分布敏感的算法。
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