数据归一化是数据预处理中常用的一种技术，它用于将不同特征之间的数据范围进行统一，使得数据具有相似的尺度和分布。在机器学习和数据挖掘任务中，数据归一化可以提高模型的收敛速度、防止特征值之间的差异过大对模型的影响等。
下面是几种常见的数据归一化方法的源代码实现，供大家参考：
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最大最小值归一化（Min-Max Normalization）：
def min_max_normalization(data): min_val = min(data) max_val = max(data
本文介绍了数据归一化在机器学习和数据挖掘中的重要性，包括最大最小值归一化、Z-Score归一化、小数定标归一化和对数函数归一化四种常见方法的Python源代码。强调了归一化应在训练集上进行，并将参数应用于测试集，以保持数据分布的一致性。
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