读取horse-colic.data数据文件，根据horse-colic.names文件中对属性的说明进行缺失值填充； 根据需要，对相关属性进行数据归一化操作；

在处理`horse-colic.data`这样的数据文件时，通常会遵循一些步骤来进行预处理。首先，你需要加载数据，并确认数据集中是否存在缺失值。这可以通过读取每个数据点并检查特定字段是否为空来完成。如果你发现有缺失值，可以参考`horse-colic.names`文件中的属性说明，根据业务逻辑进行填充。

例如，如果某属性表示年龄，而该行的年龄字段缺失，你可以选择使用平均值、中位数或者最常见的年龄段来填充。对于分类变量，可以考虑使用众数或者最频繁的类别。

接下来，为了数据分析的便利性和模型性能，可能会对数值型属性进行数据归一化或标准化。数据归一化（如将所有数值缩放到0到1之间）常用的方法有最小-最大规范化（Min-Max Scaling）或z-score标准化（Standardization）。这可以通过计算每列的最大值和最小值，然后用新的范围替换原始值来实现：

最小-最大规范化公式：
\[ x_{norm} = \frac{x - min(x)}{max(x) - min(x)} \]

标准差规范化（z-score标准化）公式：
\[ x_{norm} = \frac{x - \mu}{\sigma} \]
其中 \( \mu \) 是均值，\( \sigma \) 是标准差。

在Python中，可以使用pandas库来完成这些任务：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv('horse-colic.data', header=None)
col_names = pd.read_csv('horse-colic.names', names=data.columns)

# 填充缺失值
data[col_names['属性名称']] = data[col_names['属性名称']].fillna(data[col_names['属性名称']].mean())

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler()  # 或者使用 StandardScaler()
data_normalized = scaler.fit_transform(data)