归一化，标准化和中心化

归一化，标准化和中心化

https://www.zhihu.com/question/20467170
参考了知乎的回答，以及wiki的解释，个人的理解如下：
归一化和标准化本质上都是对数据集特征的缩放，而wiki的解释中特征的缩放一般有四种不同的公式

Rescaling (min-max normalization)

$x'={frac {x-{ ext{min}}(x)}{{ ext{max}}(x)-{ ext{min}}(x)}}$

${displaystyle x'=a+{frac {(x-{ ext{min}}(x))(b-a)}{{ ext{max}}(x)-{ ext{min}}(x)}}}$

Mean normalization

${displaystyle x'={frac {x-{ ext{average}}(x)}{{ ext{max}}(x)-{ ext{min}}(x)}}}$

Standardization (Z-score Normalization)

$x' = frac{x - ar{x}}{sigma}$

Scaling to unit length

${displaystyle x'={frac {x}{left|{x} ight|_{2}}}}$

归一化的一般方法就是上面公式中的第一个公式，而标准化的方法常用公式就是Z-score的方法，这两个方法都属于线性转换，都是按比例缩放，但是归一化还有其他方法，不一定是按比例缩放的，这样就会导致数据的分布不一样。

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原文地址：https://www.cnblogs.com/raisok/p/11133079.html

归一化，标准化和中心化

Rescaling (min-max normalization)

Mean normalization

Standardization (Z-score Normalization)

Scaling to unit length