数据预处理手段之【数据归一化】

概述

数据归一化是机器学习和数据科学中的一个重要步骤，它可以将数据规范到同一尺度，有助于算法的收敛和性能。常用的数据归一化方法有以下几种：

1. 线性归一化（Min-Max Scaling）：
   这种方法通过对原始数据进行线性变换，将数据映射到指定的范围（通常为0和1之间）。公式为：
   $$X_{\text{norm}}=\frac{X-X_{\text{min}}}{X_{\text{max}}-X_{\text{min}}}$$
   其中$X$是原