将数据进行归一化处理

归一化是数据预处理的一种方法，它将数据缩放到特定范围内，常见的归一化方法有最小-最大缩放和z-score标准化。其中最小-最大缩放将数据缩放到[0,1]或者[-1,1]之间，而z-score标准化则将数据缩放到均值为0，方差为1的标准正态分布中。

最小-最大缩放的公式为：X_norm = (X - X_min) / (X_max - X_min)，其中X_min和X_max分别是数据集中的最小值和最大值。而z-score标准化的公式为：X_norm = (X - X_mean) / X_std，其中X_mean和X_std分别是数据集中的平均值和标准差。

通过归一化处理，可以将数据进行统一比较和处理，避免因为数据范围不同而造成的偏差。在机器学习算法中，归一化处理也是常用的预处理方式之一。