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在数据分析、机器学习领域，数据准则化与归一化是两个重点预处理步骤，它们意向都是为使数据能够更好地实行处理、分析，但具体操作方法及应用场景却有所不同，于是，在选择运用哪种方法之前，咱们须要先解它们各自含义、特点。
数据准则化定义
数据准则化是指将原始数据转换为具有均值为0且准则差为1新数据过程，它通过减去每个特征均值并除以该特征准则差来实行这一意向，这种变换可以确保所有特征在同一尺度上实行比较，有助于提高模型收敛速度、性能。
数据归一化定义
相比之下，数据归一化是指将原始数值缩放到一个特定范围〔往往是〔0, 1〕或〔-1, 1〕〕过程，通过这种方法，咱们可以确保不同量纲数据能够处于相同尺度范围内，这有助于避免某些特征因其量级较大而对模型产生过大影响。
归一化与准则化本质差异
先说须要指出是，虽说两者都是为改变数值范围而设计技术手段，但它们本质目并不完全相同：
归一化与准则化具体区别
在实行细节上也存在差异：
根据不同应用场景、个人偏好来定夺是不是采用这些技术以及具体运用哪种格局更为合理：
不同情况下推荐策略
对于包含大量零或者负数情况来说，并不适合直接采用Z-score实行转换；因这样会导致大部分数值变为负数或者接近于零状态；此时探究运用其他类型线性变换大概更为合适一些。 倘若希望维系原有变量之间相对关系不变，则应优先探究不改变变量之间比例关系方法如Min-Max Scaling等； 反之若追求更高模型性能并愿意牺牲一定解释性条件下，则可以尝试Log Transformation或者Standardization等更加激进技术手段来改善难题状况。
笔者所述，在实际工作中如何选择正确预处理技术是非常重点一步，只有充分理解这两种方法各自特点及其适用条件之后才能够做出最佳决策从而达到改良效果目。希望本文能够协助大家更好地认识并掌握这两个概念以及如何在实践中加以运用！
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