kmeans聚类算法归一化

K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。它的目标是使得每个数据点与所属簇的质心之间的距离最小化。

在使用K-means算法之前，通常需要对数据进行归一化处理。归一化是将不同特征的取值范围映射到相同的区间，以消除不同特征之间的量纲差异，确保它们对聚类结果的影响相对均衡。

常见的归一化方法有以下几种：
1. 最小-最大归一化（Min-Max Scaling）：将数据线性映射到[0, 1]的区间，公式为：x' = (x - min) / (max - min)，其中x为原始数据，x'为归一化后的数据。
2. Z-score归一化（Standardization）：将数据转化为均值为0，标准差为1的正态分布，公式为：x' = (x - mean) / std，其中x为原始数据，x'为归一化后的数据，mean为均值，std为标准差。
3. 小数定标归一化（Decimal Scaling）：通过移动小数点的位置来实现归一化，公式为：x' = x / 10^j，其中x为原始数据，x'为归一化后的数据，j为使得最大绝对值小于1的最小整数。

这些归一化方法可以根据具体情况选择适合的方法进行数据预处理，以提高K-means聚类算法的效果。