數據標準化的意義
在對數據集建模前，常常要對數據的某一特徵或幾個特徵進行規範化處理，其目的在於將特徵值歸一到同一個維度，消除比重不平衡的問題。
常用的標準化方法有 最大-最小標準化、零-均值標準化 和 小數定標標準化。
最大-最小標準化
最大-最小標準化又稱爲離差標準化，將原始數據進行線性變換，映射到[0,1]區間。
轉換公式如下：
其中，max爲特徵中最大的值，min爲特徵中最小的值。max-min表示極差。
這種標準化的優點是實現簡單、保留了原始數據之間的關係。
缺點也很明顯，即：
1.當樣本中的max過大時，會使得標準化後各值之間相差不大，無法準確表示樣本間的差異；
2.當新加入的樣本的值大於max或小於min，會使標準化產生混亂，即每當有新樣本導入時，必須重新計算max和min。
零-均值標準化
零-均值標準化也稱標準差標準化，經過該標準化處理後的數據的均值爲0，標準差爲1。轉化公式如下：
其中，x ̅表示樣本的均值，σ表示樣本的標準差，是目前使用最多的標準化方法。
優點：
1.將屬性值轉換爲標準的正態分佈模型，便於某些算法的實施
2.轉換後的屬性值離中心點的距離表示了它的概率值。
小數定標標準化
小數定標標準化即是通過移動屬性值的小數位數來將屬性值圈定在[0,1]之間，移動小數的位數決定於屬性值絕對值的最大值，轉化公式爲：
其中，k爲屬性值絕對值的最大值的位數。
參考
《python數據分析與挖掘實戰》