Z-score 标准化方法

Z-score 标准化方法是一种常见的数据标准化方法，也被称为标准差标准化方法。它通过将数据转换为其标准正态分布来对数据进行标准化。

具体来说，对于一组数据 $X$，Z-score 标准化的过程大致如下：

1. 计算样本均值 $\bar{X}$ 和样本标准差 $S$。
2. 对于每个数据 $x_i$，计算其标准化值 $z_i$：$z_i = \frac{x_i - \bar{X}}{S}$。

通过 Z-score 标准化，数据的均值变为 0，标准差变为 1，数据分布也变为标准正态分布。

Z-score 标准化方法的优点是简单易懂，易于实现，并且可以保留数据的原始分布信息。但它也有一些缺点，比如对于极端值的处理不太合适，因为它们可能会对均值和标准差的计算产生较大的影响。此外，如果数据分布本身就不是正态分布，那么 Z-score 标准化可能会导致数据失真。