数据准则化、归一化区别是什么？何时运用它们？在数据处理、分析中，数据准则化、归一化是非常常见预处理步骤，它们在不同应用场景下具有不同作用，能够协助咱们更好地实行数据分析、模型训练等，本文将深入探讨数据准则化与归一化区别，并介绍何时运用这两种方法。
数据准则化、归一化区别是什么？何时运用它们？
在数据处理、分析中，数据准则化、归一化是非常常见预处理步骤，它们在不同应用场景下具有不同作用，能够协助咱们更好地实行数据分析、模型训练等，本文将深入探讨数据准则化与归一化区别，并介绍何时运用这两种方法。
什么是数据准则化
数据准则化是指将原始数值转换为准则正态分布数值，它往往涉及到将原始值减去均值并除以准则差，使得转换后数值服从均值为0、方差为1正态分布，这一过程有助于消除不同特征之间量纲差异，使不同尺度数据能够实行有效比较与融合。
数据准则化过程
计算均值：先说计算所有观测值平均数。
计算准则差：根据所有观测值得到准则差。
准则化公式：运用上述两个参数对原始数据实行变换。公式如下：
\〔 X_{\text{standardized}} = \frac{X - \mu}{\sigma} \〕
其中 \〔X_{\text{standardized}}\〕 表示准则化后值，\〔X\〕 表示原始观测值，\〔\mu\〕 为样本均值，\〔\sigma\〕 为样本准则差。
什么是归一化
归一化是指通过某种方法将数值限制在一定范围内，最常见是将其缩放到 〔0,1〕 区间内或 〔-1,1〕 区间内，这样做目是为减少不同特征之间量纲差异，在某些机器学习算法中显得非常重点。
归一化常用方法
Min-Max 归一化：通过指定最小最大范围来调整数值。
\〔 X_{\text{normalized}} = \frac{X - X_{\min}}{X_{\max} - X_{\min}} \〕
其中 \〔X_{normalized}\〕 表示归一化后结果，\〔X\〕 是原始数据点；\〔X_{min}\〕 、 \〔X_{max}\〕 分别表示最小、最大观察到数据点。
Z-Score 归一化〔也称 Z-Score 准则化〕：类似于上面提到数据准则化过程。
\〔 X' = \frac{〔x - \mu〕}{\sigma} \〕
这里 \〔x\〕 是一个具体观测值；而 \〔\mu\〕 、 \〔\sigma\〕 分别是总体平均数、准则差〔或者样本估计平均数、准则差〕。
数据准则化与归一化区别
纵然两者都是为消除不同特征之间量纲差异而设计方法，但它们之间存在本质上差别：
适用场景：当特征之间存在显著偏斜时更倾向于采用 Z-Score 准则化；而在须要保留原变量间相对大小关系时，则更适合选择 Min-Max 归一化。
极端值影响：Z-Score 准则化会受到极端异常值影响较大；相比之下 Min-Max 归一化结果不会受到极端异常值影响。
分布形态维系情况：Z-Score 准则化目是使变量服从正态分布；而 Min-Max 归一化目是维系原有概率密度函数形状不变〔虽说经过缩放后其格局发生更迭〕。 如何选择运用哪种方法
倘若意向是让模型对所有特征更加敏感，则应优先探究 Z-Score 准则化；
若需保证输出结果落在固定区间内或须要实行线性插补等操作，则推荐采用 Min-Max 归一法；
在实际应用中还需结合具体业务需求来定夺是不是要实行这些预处理操作及其具体类型选择；
对于某些特定难题领域如图像处理等领域大概还会有其他特意针对该领域特定变换策略可用等等情况也须要综合考量后做决策。 结论
笔者所述，在面对不同类型数据集时选择合适数据预处理技术至关重点。正确地理解、应用这些技术不止可以提升后续分析或建模工作质量效能还可以避免一些潜在难题发生从而提高整个项目价值实行水平！
