数据标准化和数据归一化有什么区别？

数据标准化和数据归一化都是数据预处理的方法，但它们的实现方式不同。

数据标准化将原始数据转换为均值为0，方差为1的标准正态分布数据。具体实现是将每个样本值减去均值，然后除以标准差。这个方法的好处在于可以消除不同特征之间的量纲影响，使得不同特征对模型的影响更加平等。

而数据归一化则是将原始数据缩放到[0,1]或[-1,1]之间。具体实现是将每个样本值减去最小值，然后除以极差（即最大值减最小值）。这个方法的好处在于可以将所有特征的取值范围缩放到相同的区间内，避免了不同特征之间的差异过大。

总之，两种方法各有优劣，应该根据具体情况选择合适的方法进行数据预处理。