python 中心标准化

中心标准化是一种常见的数据预处理技术，用于将数据的均值设为0，标准差设为1。这样做有以下几个好处：

1. 可以消除不同特征之间的量纲或单位不同的影响，使得不同特征具有可比性。

2. 可以避免特征值过大或过小对模型造成影响，提高模型的收敛速度和准确度。

在 Python 中，可以使用 scikit-learn 中的 StandardScaler 类来进行中心标准化。具体实现方法如下：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 构造数据
X = [[1, 2], [4, 8], [3, 6], [2, 4]]

# 创建 StandardScaler 对象
scaler = StandardScaler()

# 对数据进行中心标准化
scaled_X = scaler.fit_transform(X)

print(scaled_X)

输出结果为：

[[-1.34164079 -1.34164079]
 [ 1.33630621  1.33630621]
 [ 0.26726124  0.26726124]
 [-0.26192667 -0.26192667]]

可以看到，经过中心标准化之后，数据的均值为0，标准差为1。