标准化和归一化有什么区别

标准化和归一化都是对数据进行预处理的方法，目的是将不同规模、不同单位的数据转换为统一的标准，以便于后续的分析和建模。 具体来说，标准化（Standardization）是指将原始数据按照均值为0，标准差为1的标准正态分布进行转换。标准化的公式为：z = (x - u) / s，其中x是原始数据，u是均值，s是标准差。标准化后的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，数据取值范围在[-3, 3]之间。 而归一化（Normalization）是指将原始数据按照比例进行缩放，使得数据落在[0, 1]或[-1, 1]的区间内。归一化的公式为：x' = (x - min) / (max - min)，其中x是原始数据，min和max分别是数据集中的最小值和最大值。归一化后的数据取值范围在[0, 1]或[-1, 1]之间，可以消除不同特征之间的量纲影响，使得各个特征对模型的贡献相等。 因此，标准化和归一化的主要区别在于转换后的数据分布不同，标准化后的数据符合标准正态分布，而归一化后的数据落在[0, 1]或[-1, 1]之间。选择哪种方法取决于具体的应用场景和模型需求。