归一化和标准化的区别

归一化和标准化是数据预处理中常用的两种方法，它们的主要区别在于处理数据的方式和应用场景。

1. 定义和计算方法：
   • 归一化（Normalization） ：将数据缩放到一个特定的范围，通常是[0,1]或[-1,1]区间内。归一化的缩放比例仅由变量的最大值和最小值决定。例如，使用Min-Max归一化方法，将数据映射到[0,1]区间。
   • 标准化（Standardization） ：通过减去均值并除以标准差，将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。标准化的缩放是更加“弹性”和“动态”的，与整体样本分布相关。
2. 适用场景：
   • 归一化：适用于组间数据处理，当数据的范围差异较大时，归一化可以消除量纲的影响，加快模型的收敛速度。然而，归一化可能会将正常的样本“挤”到一起，特别是在存在异常值的情况下。
   • 标准化：适用于组内数据处理，当数据服从正态分布时，标准化可以更好地保持样本间距，避免异常值对模型训练的影响。标准化更符合统计学假设，适用于需要考虑数据分布的场景。
3. 对异常值的影响：
   • 归一化：归一化可能会将正常的样本“挤”到一起，特别是在存在异常值的情况下。
   • 标准化：标准化不会将样本“挤”到一起，即使存在异常值，也不会对模型训练产生太大影响。
4. 处理效果：
   • 归一化：归一化可以简化计算，使处理过程更加便捷、快速。
   • 标准化：标准化可以提高模型的精度，特别是在需要考虑数据分布的场景中。

综上所述，归一化和标准化在数据预处理中各有优势和适用场景。选择哪种方法取决于具体的数据特性和分析需求。