常用的数据归一化处理方法

常用的数据归一化处理方法有以下几种：

1. 最小-最大归一化（Min-Max Scaling）：
最小-最大归一化是将数据线性地映射到指定的范围，通常是[0, 1]或[-1, 1]。公式如下：

   X_normalized = (X - X_min) / (X_max - X_min)

其中，X_normalized是归一化后的数据，X是原始数据，X_min和X_max分别是原始数据的最小值和最大值。

2. Z-Score标准化（Standardization）：
Z-Score标准化通过将数据转换为均值为0、标准差为1的正态分布来进行归一化。公式如下：

   X_normalized = (X - X_mean) / X_std

其中，X_normalized是归一化后的数据，X是原始数据，X_mean是原始数据的均值，X_std是原始数据的标准差。

3. 小数定标标准化（Decimal Scaling）：
小数定标标准化通过移动数据的小数点位置来进行归一化。公式如下：

   X_normalized = X / 10^d

其中，X_normalized是归一化后的数据，X是原始数据，d是使得归一化后的数据范围在[-1, 1]之间的位数。

4. 归一化到单位长度（Unit Length）：
归一化到单位长度是将数据向量转换为单位长度的向量，常用于文本分类和聚类等任务。公式如下：

   X_normalized = X / ||X||

其中，X_normalized是归一化后的数据，X是原始数据，||X||表示数据向量的L2范数。