数据预处理-归一化，标准化

1.归一化和标准化的作用：

1.收敛速度更快
2.如KNN，在计算距离时，避免某些特征取值太大，使得距离主要取决于这个样本
3.避免数值问题
4.无量纲化

2.归一化

（1）Min-Max Normalization

 x' = (x - X_min) / (X_max - X_min)

（2）平均归一化

x' = (x - μ) / (MaxValue - MinValue)

注：（1）和（2）缺点：当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。
（3）非线性归一化

1）对数函数转换：y = log10(x)
2）反余切函数转换：y = atan(x) * 2 / π

注：（3）经常用在数据分化比较大的场景，有些数值很大，有些很小。通过一些数学函数，将原始值进行映射。该方法包括 log、指数，正切等。需要根据数据分布的情况，决定非线性函数的曲线，比如log(V, 2)还是log(V, 10)等。