本文介绍了Python中常见的三种归一化方法：最大-最小归一化、Z-Score归一化和小数定标归一化。这些方法用于数据预处理，将数据映射到特定范围或转化为标准正态分布。选择归一化方法应考虑数据特点和应用需求。
归一化是数据预处理中常用的一种技术，它可以将不同范围和分布的数据转化为统一的标准，以便更好地进行比较和分析。Python提供了多种常见的归一化方法，本文将介绍其中的几种方法，并提供相应的源代码示例。
- 最大-最小归一化（Min-Max Scaling）
最大-最小归一化是一种常见的线性归一化方法，它将数据线性映射到指定的范围内，通常是[0, 1]或[-1, 1]。这种方法保留了原始数据的线性关系，并且不改变数据的分布形态。
def min_max_scaling(data):
min_val = min(data)
max_val = max(
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