数据标准化的方法（数据标准化的意义）

数据标准化是将不同单位或不同量级的数据转换为统一的标准值，以便于进行比较和分析。以下是常见的数据标准化方法：

1. 最小-最大标准化（Min-Max normalization）：将原始数据线性变换到[0,1]区间内。公式为：(x-min)/(max-min)，其中x为原始数据值，min为原始数据最小值，max为原始数据最大值。

2. Z-score标准化：将原始数据转化为标准正态分布。公式为：(x-mean)/std，其中x为原始数据值，mean为原始数据均值，std为原始数据标准差。

3. 小数定标标准化：将原始数据除以某个基数的幂次方，使得结果落在[-1,1]之间。公式为：x/(10^k)，其中k为使得数据范围在[-1,1]之间的幂次方，一般取数据绝对值的最大值的位数。

4. 非线性标准化：对原始数据进行非线性变换，使得数据更符合实际需求。如对数、指数、幂函数等。

5. 离差标准化：将原始数据除以极差，使得结果落在[0,1]之间。公式为：(x-min)/(max-min)，其中x为原始数据值，min为原始数据最小值，max为原始数据最大值。

在选择数据标准化方法时需要根据具体场景和数据特点进行选择，以达到更好的效果。