dea数据标准化处理方法
    数据标准化处理方法是指将数据转换为特定范围或形式的过程，以便不同数据之间可以进行比较和分析。常见的数据标准化处理方法包括：
正则化标准化
    1. 最小-最大标准化（Min-Max Normalization），将数据线性地映射到[0, 1]的范围内。公式为，(X X_min) / (X_max X_min)。
    2. Z-score标准化（Standardization），将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。公式为，(X μ) / σ，其中μ为均值，σ为标准差。
    3. 小数定标标准化（Decimal Scaling），通过移动数据的小数点位置来实现标准化，使得数据落在[-1, 1]或者[0, 1]的范围内。
    4. 对数转换（Log Transformation），将数据取对数，常用于处理偏态分布的数据，使其更加接近正态分布。
    5. 归一化（Normalization），将数据转换为单位范数（向量的长度为1），常用于处理向量数据，以便进行相似度比较和聚类分析。
    以上是常见的数据标准化处理方法，选择合适的方法取决于数据的分布特征以及分析的需求。在实际应用中，需根据具体情况选择合适的标准化方法。

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