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标准化数据是将数据调整为具有统一规格或比例的过程。这在很多情况下都很重要，特别是在机器学习和数据挖掘领域。以下是一些常用的数据标准化方法：

最小-最大标准化（Min-Max Scaling）: 适用于线性变换的情况，将数据缩放到一个指定的范围（通常是0到1之间）。公式：x' = (x - min) / (max - min)

Z-分数标准化（Z-score Normalization）：将数据值转换为以0为中心，标准差为1的正态分布。适用于数据分布近似正态的情况。公式：x' = (x - μ) / σ，其中μ是平均值，σ是标准差。

小数定标标准化（Decimal Scaling）：通过移动小数点来对数据进行缩放，通常使数据值落在[-1, 1]范围内。公式：x' = x / 10^n，其中n是使得最大绝对值小于1的最小整数。

均值归一化（Mean Normalization）：将数据的均值移动到原点，范围归一化到[-1,1]，对于非正态分布数据较为有用。公式：x' = (x - μ) / (max - min)

单位向量标准化（Unit Vector Normalization）：也称L2标准化，通过除以L2范数（欧几里得范数）将数据向量长度调整为1。常用于文本和聚类分析。公式：x' = x / ||x||，其中||x||是向量x的L2范数，即：||x|| = √(x1² + x2² + ... + xn²)。

对数变换（Log Transformation）：适用于数据的分布严重偏斜或数值范围相差过大的情况，可以压缩数据的尺度。公式：x' = log(x)

Box-Cox变换：一种广义的幂变换方法，可以将非正态分布的数据转换为正态分布。需选择合适的参数以最优化数据分布。

这些方法根据不同的数据特点和应用场景有各自的优缺点，实际应用时需根据具体需求进行选择。

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