标准化和归一化的使用场景

标准化和归一化是常用的数据预技术，用于将数据转换为特定的范围或分布。它们的使用场景如下：

1. 标准化（Standardization）：
- 在许多机器学习算法中，特征的尺度差异可能会导致模型的性能下降。标准化可以将特征的值转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布，消除了特征之间的尺度差异。
- 在聚类算法中，标准化可以确保各个特征对聚类结果的贡献相等，避免某些特征由于数值范围较大而对聚类结果产生较大影响。

2. 归一化（Normalization）：
- 在某些算法中，特征的数值范围可能对模型的训练和预测产生影响。归一化可以将特征的值缩放到一个固定的范围，通常是[0, 1]或[-1, 1]之间。
- 在神经网络中，归一化可以加速模型的收敛速度，提高模型的稳定性和泛化能力。
- 在图像处理中，归一化可以将像素值映射到合适的范围，以便进行后续的图像处理操作。