数据预处理之数据无量纲化(标准化/归一化)

   在进行特征选择之前，一般会先进行数据无量纲化处理，这样，表征不同属性（单位不同）的各特征之间才有可比性，如1cm 与 0.1kg 你怎么比？无量纲处理方法很多，使用不同的方法，对最终的机器学习模型会产生不同的影响。本文将对常用的无量纲化技术进行总结，试图指出他们的适用场景，并给出在Python中的相应调用方式。正文中每列代表一个 属性/特征，每行表示一个/条 样本。

   1. min-max归一化

   该方法是对原始数据进行线性变换，将其映射到[0,1]之间,该方法也被称为离差标准化(但是请注意，网上更多人喜欢把z-score称为标准化方法，把min-max称为归一化方法，然后在此基础上，强行给标准化(z-score)与归一化(min-max)划条界线，以显示二者之间的相异性。对！二者之间确实有很大的不同，这个我们后面会有介绍，但是这两个方法说到底还都是用来去除量纲的，都是无量纲化技术中的一员而已，所以，请不要纠结标准化与归一化这两个概念了)。

                          

   上式中，min是样本的最小值，max是样本的最大值。由于最大值与最小值可能是动态变化的，同时也非常容易受噪声(异常点、离群点)影响，因此一般适合小数据的场景。此外，该方法还有两点好处：

   1) 如果某属性/特征的方差很小，如身高：