【資料處理】歸一化和標準化的區別
參考
歸一化
常用的方法是通過對原始資料進行線性變換把資料對映到[0,1]之間，變換函式為：
不同變數往往量綱不同，歸一化可以消除量綱對最終結果的影響，使不同變數具有可比性。在不涉及距離度量、協方差計算、資料不符合正太分佈的時候，可以使用歸一化方法。比如影象處理中，將RGB影象轉換為灰度影象後將其值限定在[0 255]的範圍。
標準化
常用的方法是z-score標準化，經過處理後的資料均值為0，標準差為1，公式是：
該種歸一化方式要求原始資料的分佈可以近似為高斯分佈，均值為0，標準差為1。在分類、聚類演算法中，需要使用距離來度量相似性的時候、或者使用PCA技術進行降維的時候，Z-score standardization表現更好。
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