标准化和归一化的区别

标准化和归一化是数据预处理中常用的两种方法，它们的主要区别在于数据的转换方式。

标准化（Standardization）是指将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，也称为Z-score标准化。标准化通过减去数据的均值，然后除以数据的标准差来进行。这种方法可以使得数据按照标准正态分布进行表示，适用于大部分机器学习算法。

归一化（Normalization）是指将数据转换到特定的范围内，常见的是将数据缩放到[0, 1]或[-1, 1]的范围内。归一化可以通过线性变换来实现，即将原始数据映射到指定的范围内。这种方法可以保留数据间的相对关系，适用于某些需要对数据进行比较和评估的算法，如K最近邻算法和支持向量机。

总结来说，标准化将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，而归一化将数据缩放到特定的范围内。选择使用哪种方法取决于具体问题和算法的要求。

相关问题

python 标准化和归一化的区别

Python中的标准化和归一化是预处理数据的常用方法，它们有一些区别。

标准化是指将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。它通过减去均值，然后除以标准差来实现。标准化能够使得数据的分布更接近正态分布，有利于某些机器学习算法的训练和优化。例如，使用梯度下降算法训练的模型对输入数据进行标准化可以加快收敛速度。

归一化是指将数据缩放到一个固定的范围，通常是0到1之间。它通过减去最小值，然后除以最大值与最小值之差来实现。归一化能够保留数据的相对关系和分布，有利于某些距离和相似度计算的准确性。例如，在使用K近邻算法进行分类时，对输入数据进行归一化可以避免某些特征对结果的影响过大。

因此，标准化和归一化在处理数据时有不同的应用场景和效果。选择使用哪种方法取决于具体的问题和算法要求。

极值标准化和归一化的区别

极值标准化和归一化都是常用的数据预处理方法，它们的区别在于使用的统计量不同。

极值标准化（也称为最小-最大缩放）使用的是最小值和最大值，将数据缩放到[0,1]的范围内。具体公式为：$x_{new}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}$。

归一化（也称为Z-score标准化）使用的是均值和标准差，将数据缩放到均值为0，标准差为1的正态分布范围内。具体公式为：$x_{new}=\frac{x-\mu}{\sigma}$。

需要注意的是，极值标准化对异常值比较敏感，而归一化对异常值比较稳定。因此，在处理数据时需要根据实际情况选择合适的方法。