z-score归一化文献

根据引用\[1\]，Z-Score标准化是一种将原始数据标准化的方法，通过计算数据的均值和标准差，将不同量级的数据统一化为同一个量级，以保证数据间的可比性。这种标准化方法的好处在于，它可以在多指标评价体系中解决不同指标具有不同量纲和数量级的问题，避免了数值较高的指标在综合分析中过于突出的情况，保证了结果的可靠性\[2\]。

关于Z-Score的计算公式，根据引用\[3\]，对于原始数据中的一个数据x，Z-Score的计算公式为x' = e^x / ∑(e^x_i)，其中e为自然函数，分母表示原始数据中每个数据被e求指数后的和，分子表示原始数据中的一个数据被e求指数\[3\]。

综上所述，Z-Score归一化是一种通过计算数据的均值和标准差来将原始数据标准化的方法，它可以解决多指标评价体系中不同指标量纲和数量级不同的问题，保证了结果的可靠性。其计算公式为x' = e^x / ∑(e^x_i)\[1\]\[2\]\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [数据标准化的常见方法(Min-Max标准化、Z-Score标准化等)](https://blog.csdn.net/weixin_42792088/article/details/103971069)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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