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数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法：
一、min-max 标准化（Min-Max Normalization）
也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到 [0 – 1] 之间。转换函数如下：
其中 max 为样本数据的最大值，min 为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致 max 和 min 的变化，需要重新定义。
二、Z-score 标准化方法
这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为 0，标准差为 1，转化函数为：
其中 clip_image006 为所有样本数据的均值，clip_image008 为所有样本数据的标准差。
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