什么是数据归一化？ 归一化有什么作用？ 还有其他常用的数据归一化方法吗？

数据归一化是将数据按照一定的比例缩放，使其落入特定的范围内。它的作用是消除不同特征之间的量纲差异，使得数据在进行比较和分析时更加准确和可靠。

常用的数据归一化方法有以下几种：
1. 最小-最大归一化（Min-Max Scaling）：将数据线性地映射到[0, 1]的范围内，公式为：x' = (x - min) / (max - min)，其中x'是归一化后的值，x是原始值，min和max分别是数据集中的最小值和最大值。
2. Z-Score归一化（Standardization）：将数据转化为均值为0，标准差为1的标准正态分布，公式为：x' = (x - mean) / std，其中x'是归一化后的值，x是原始值，mean和std分别是数据集的均值和标准差。
3. 小数定标归一化（Decimal Scaling）：通过移动小数点的位置来实现归一化，公式为：x' = x / 10^k，其中x'是归一化后的值，x是原始值，k是使得数据集中绝对值的最大值小于1的整数。
4. 对数函数归一化（Logarithmic Scaling）：通过对数据取对数来实现归一化，公式为：x' = log(x)，其中x'是归一化后的值，x是原始值。