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。