根据最大最小值归一化

根据最大最小值归一化是一种常用的数据预处理方法，可以将数据缩放到指定的范围内，通常是0到1之间。这种方法可以消除不同变量之间的量纲差异，使得数据更易于比较和分析。

下面是使用Python进行最大最小值归一化的示例代码[^1]：

def min_max_normalize(data):
    min_val = min(data)
    max_val = max(data)
    normalized_data = [(x - min_val) / (max_val - min_val) for x in data]
    return normalized_data

# 示例数据
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 调用函数进行最大最小值归一化
normalized_data = min_max_normalize(data)

print(normalized_data)

运行以上代码，将会输出归一化后的数据：

[0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]

这里的`min_max_normalize`函数接受一个数据列表作为输入，然后计算出列表中的最小值和最大值。接下来，它使用最大最小值归一化公式`(x - min_val) / (max_val - min_val)`对每个数据进行归一化处理，并将结果存储在一个新的列表中返回。