最大最小值归一化和Z-Score归一化有什么区别？

最大最小值归一化和Z-Score归一化都是常用的数据归一化方法，但它们的计算方式和应用场景有所不同。
最大最小值归一化是将数据线性映射到[0,1]区间内，公式为x' = (x-min)/(max-min)，其中max和min分别是x序列的最大、最小值。这种方法适用于数据分布有明显边界的情况，但对于存在极端离群值的数据集，可能会导致归一化后的数据失去原有的分布特征。
Z-Score归一化是将数据转化为标准正态分布，公式为x' = (x-mean)/std，其中mean和std分别是x序列的均值和标准差。这种方法适用于数据分布没有明显边界的情况，且对于存在极端离群值的数据集，也能够有效地处理。但需要注意的是，Z-Score归一化可能会使得数据的分布变得更加分散，因此在使用时需要谨慎。
综上所述，最大最小值归一化和Z-Score归一化各有优缺点，应根据具体情况选择合适的方法进行数据归一化处理。