python归一化方法

在Python中，归一化是一种常用的数据预处理方法，用于将数据缩放到特定的范围内，以便更好地进行分析和建模。以下是几种常见的Python归一化方法：

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缩放到指定的最小值和最大值之间。公式如下：

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

这种方法适用于数据分布没有明显边界的情况。

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

   X_normalized = (X - X_mean) / X_std

这种方法适用于数据分布有明显边界的情况。

3. 小数定标归一化（Decimal Scaling）：
小数定标归一化通过将数据除以一个固定的基数来进行归一化，通常选择数据中的最大绝对值。公式如下：

   X_normalized = X / 10^d

其中d是使得数据绝对值的最大值小于1的整数。

4. 归一化到单位长度（Unit Length Scaling）：
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||表示数据向量的范数。