数据归一化有两种常用的方法，我们在处理很多大范围的数据的时候，往往需要数据归一化。
1.min-max标准化
这种归一化的方法是说， 对于任意一个给定的数列a[i]，利用a[i]-min/(max-min)的方法既可以消除因为数据的量纲问题所带来的不能进行多种数据共同分析的缺陷。
2.Z-score标准化方法
这种方法给予原始数据均值和标准差，并且对数据进行标准化的处理。经过处理后的数据符合标准的正态分布，也就是均值为0，标准差为1，转化函数为：
a[i] = x-均值/方差
数据归一化有两种常用的方法，我们在处理很多大范围的数据的时候，往往需要数据归一化。
1.min-max标准化
这种归一化的方法是说， 对于任意一个给定的数列a[i]，利用a[i]-min/(max-min)的方法既可以消除因为数据的量纲问题所带来的不能进行多种数据共同分析的缺陷。
2.Z-score标准化方法
这种方法给予原始数据均值和标准差，并且对数据进行标准化的处理。经过处理后的数据符合标准的正态分布，也就是均值为0，标准差为1，转化函数为：
a[i] = x-均值/方差