引言 在数据分析、机器学习领域，数据准则化、归一化是两个经常被提及概念，它们目都是为处理不同量纲数据，使得数据之间差异减小，从而提高模型训练效果，本文将祥明介绍数据准则化、归一化区别，并探讨何时运用它们，咱们将讨论各类方法及其适用范围，协助读者更好地理解、应用这些技术。
引言
在数据分析、机器学习领域，数据准则化、归一化是两个经常被提及概念，它们目都是为处理不同量纲数据，使得数据之间差异减小，从而提高模型训练效果，本文将祥明介绍数据准则化、归一化区别，并探讨何时运用它们，咱们将讨论各类方法及其适用范围，协助读者更好地理解、应用这些技术。
数据准则化与归一化定义
在实行数据分析时，经常会遇到不同量纲数据集，在处理房价数据时，房屋面积大概是以平方米为单位数值型变量，而房屋价格大概是以万元为单位数值型变量，这种情况下直接运用原始数据会导致模型偏向某些特征或属性。
数据准则化
数据准则化是指将原始数据按照特定方法转换到一个固定范围内〔往往是0到1之间〕，或者将其转换为准则正态分布〔均值为0、方差为1〕过程，这种转换有助于消除特征之间差异性，并且可以提高某些机器学习算法性能。
数据归一化
归一化是指通过某种方法将原始值映射到一个固定范围内过程，往往情况下，咱们希望将所有数值限制在一个统一区间内〔如0-1〕，以便于比较、分析。
两种方法区别与联系
虽说“准则化”、“归一化”这两个术语时而会被互换运用或混淆在一起，但它们之间还是存在一些根本性区别：
目：两者首要意向都是为使不同量纲数据能够实行有效比较。
结果：对于特定数据集来说，“准则正态分布”结果是唯一；可是，“归一化”结果则取决于所选择具体范围。
适用场景：对于某些特定类型算法〔如K-means聚类、神经网络等〕，准则正态分布大概更为适用；而对于其他类型应用场景，则大概更适合采用简单线性变换来实行统一区间内值。 何时运用哪种方法
选择合适预处理方法须要根据具体应用场景来定夺：
运用准则化情况：
当须要对具有不同尺度特征数据实行建模时；
在构建根据距离度量方法中；
当你想要确保所有特征都具有相同权重时；
在某些情况下〔如PCA〕须要保证各维度方差相等。运用归一化情况：
对于那些不须要探究零均值特性任务而言；
当输入数据不符合高斯分布时；
针对那些敏感于输入大小更迭学习器〔如感知器〕；
在改良过程中避免梯度消失或爆炸难题。 常用方法及公式
为方便理解、应用这些技术，在此列出几种常见实行方法：
准则化方法：
Z-Score 准则化：
\〔 x_{\text{std}} = \frac{x - \mu}{\sigma} \〕
其中 \〔 x \〕 是原始值, \〔 \mu \〕 是样本均值, \〔 \sigma \〕 是样本准则差。
Min-Max 准则化：
\〔 x_{\text{norm}} = \frac{x - X_{\text{min}}}{X_{\text{max}} - X_{\text{min}}} \〕
其中 \〔 X_{\text{min}} \〕 、 \〔 X_{\text{max}} \〕 分别表示最小值、最大值。
L2 正规化：
\〔 \|x\|_2 = 〔x_1^2 + x_2^2 + ... + x_n^2〕^{\frac{1}{2}} \〕
归一化常见方法及公式：
最小最大缩放法 〔Min-Max Scaling〕：
\〔 x' = a + 〔x - b〕〔c - a〕/〔d - b〕 , a, b, c, d 代表新范围 〔a,c〕 、旧范围 〔b,d〕 上下限
L1 正则化：
\〔 ||w||_1 = |w_1| + |w_2| + ... + |w_n| w 表示权重向量
结论
笔者所述，虽说“准则化”与“归一化”这两个术语看似相似且经常被混用，但在实际应用中两者有着明显区别，并且适用于不同场景，理解这些概念及其背后数学原理能够协助咱们在数据分析过程中做出更明智选择，并到底提高模型效果与安定性。希望本文能够为您供应有价值参考信息，并在您项目中发挥积极作用！
