数据归一化处理java

数据归一化是一种预处理技术，用于将数值型数据转换到相同的尺度上，通常范围在0到1之间，或者是-1到1之间。在Java中，数据归一化主要有两个常见的方法：

1. **最小-最大规范化** (Min-Max Scaling)：也叫z-score标准化。公式是 `(x - min) / (max - min)`，其中 `x` 是原始值，`min` 和 `max` 分别是该特征的数据集最小值和最大值。这种方法可以确保所有数据都在新的范围内。

double min = dataset.getMinValue();
double max = dataset.getMaxValue();
for (double value : dataList) {
    double normalized = (value - min) / (max - min);
    // 将归一化后的值存储
}

2. **Z-Score标准差规范化**：这种做法是基于每个样本与均值的偏差除以标准差，公式是 `(x - mean) / std_deviation`，其中 `mean` 是平均值，`std_deviation` 是标准差。在Java中，你需要先计算平均值和标准差。

double mean = dataset.getMean();
double stdDev = dataset.getStandardDeviation();
for (double value : dataList) {
    double normalized = (value - mean) / stdDev;
    // 存储归一化后的值
}

归一化的优点包括提高算法的性能，特别是对于机器学习模型训练，它可以使不同量级的特征有相等的重要性。