标准化（Standardization）和归一化（Normalization）是数据处理中常用的两种方法，用于处理不同尺度或范围的数据。虽然它们都是为了使数据更可比较和可处理，但在处理方式和效果上有一些区别。标准化是一种数据处理方法，旨在将数据转化为均值为0、标准差为1的分布。它通过对数据减去均值并除以标准差来实现。
标准化的特点
标准化是一种数据处理方法，旨在将数据转化为均值为0、标准差为1的分布。它通过对数据减去均值并除以标准差来实现。标准化使得数据的分布具有单位方差，使不同特征之间的比较更可靠。标准化可以使数据分布更符合高斯分布（正态分布），对一些基于统计学的模型和算法有益。它消除了数据之间的量纲差异，使得不同特征对模型的贡献更平衡。
归一化的特点
归一化是将数据转换到特定范围内的处理方法。常见的归一化方法是将数据线性映射到[0, 1]或[-1, 1]的范围内。归一化使得不同特征具有相同的尺度，消除了特征间的比例差异。归一化常用于需要将数据缩放到固定范围的情况，例如某些机器学习算法对输入数据的范围敏感。通过将数据映射到指定范围内，归一化可以确保不同特征对模型的影响平衡，并避免某些特征对模型的主导影响。
在选择标准化或归一化方法时，需要根据数据的特点和具体问题来决定。如果数据需要符合高斯分布或对模型的贡献需要平衡，则可以选择标准化。如果数据需要具有相同的尺度或某些算法对数据范围敏感，则可以选择归一化。
延伸阅读
- Feature Scaling and Normalization: What’s the Difference?: 这篇文章解释了标准化和归一化的区别，并提供了示例和代码演示。
- Feature Scaling in Machine Learning: Understanding the Difference Between Normalization vs Standardization: 这篇文章深入探讨了标准化和归一化的概念、方法和应用场景，并提供了代码示例。
- A Gentle Introduction to Normalization and Standardization in Machine Learning: 这篇文章介绍了标准化和归一化的概念，详细解释了不同的方法和实现技巧，并提供了使用Weka工具进行标准化和归一化的示例。
