标准化方法原理
标准化方法的原理是将数据转化为具有特定属性的统一分布。标准化可以使得数据的均值为0，方差为1，或者将数据映射到指定的范围内。
常用的标准化方法有以下几种：
1. Z-score标准化：将数据减去均值再除以标准差，数据的均值会变为0，方差会变为1。这种方法假设数据是正态分布的。
2. Min-max标准化：对数据进行线性变换，将数据映射到指定的范围内，通常是0到1之间。公式为：(数据-最小值)/(最大值-最小值)。这种方法保留了原始数据的相对顺序。
3. Decimal Scaling标准化：通过移动小数点的位置，将数据的绝对值缩放到指定的范围内。例如，如果要将数据缩放到[-1,1]范围内，则将数据除以绝对值的最大值。正则化标准化
除了上述方法外，还有其他一些标准化方法，如范围标准化、正则化等。选择合适的标准化方法取决于数据的特点和使用的算法。

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