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雷达卡
严谨来说，归一化只是标准化的一种方式，最常见的是以下两种：
1、min-max标准化（Min-max normalization）
x*=(x-min)/(max-min)
可映射到[0,1]，若为了映射到[-1,1],则在此基础上2x*-1
注：这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。
2、z-score标准化(zero-mean normalization)
x*=(x-μ)/σ
其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。经过处理后的数据符合标准正态分布，前提是要求原始数据近似符合正态分布
3、此外还有log函数转换atan函数转换等
x*=log10(x)/log10(max)
x*=atan(x)*2/π
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