均值归一化和标准差归一化区别

均值归一化和标准差归一化是常用的数据预处理方法，它们的目的都是将数据转换为具有相同尺度的形式，以便更好地进行比较和分析。它们的区别如下：

1. 均值归一化（Mean Normalization）：
- 均值归一化通过减去数据的均值，然后再除以数据的范围（最大值减最小值）来进行归一化。
- 均值归一化使得数据的均值为0，范围在-1到1之间。
- 均值归一化适用于数据分布不是正态分布的情况。

2. 标准差归一化（Standardization）：
- 标准差归一化通过减去数据的均值，然后再除以数据的标准差来进行归一化。
- 标准差归一化使得数据的均值为0，标准差为1。
- 标准差归一化适用于数据分布近似正态分布的情况。

总结起来，均值归一化主要关注数据的中心位置，将数据集中在0附近；而标准差归一化主要关注数据的分散程度，使得数据具有相同的尺度。选择使用哪种归一化方法取决于数据的分布情况和具体的应用场景。