數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（歸一化）處理是數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)基礎(chǔ)工作，不同評價(jià)指標(biāo)往往具有不同的量綱和量綱單位，這樣的情況會(huì)影響到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，為了消除指標(biāo)之間的量綱影響，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，以解決數(shù)據(jù)指標(biāo)之間的可比性。原始數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，各指標(biāo)處于同一數(shù)量級，適合進(jìn)行綜合對比評價(jià)。以下是兩種常用的歸一化方法：

一、min-max標(biāo)準(zhǔn)化（Min-Max Normalization）

也稱為離差標(biāo)準(zhǔn)化，是對原始數(shù)據(jù)的線性變換，使結(jié)果值映射到[0 - 1]之間。轉(zhuǎn)換函數(shù)如下：

其中max為樣本數(shù)據(jù)的最大值，min為樣本數(shù)據(jù)的最小值。這種方法有個(gè)缺陷就是當(dāng)有新數(shù)據(jù)加入時(shí)，可能導(dǎo)致max和min的變化，需要重新定義。

二、Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法

這種方法給予原始數(shù)據(jù)的均值（mean）和標(biāo)準(zhǔn)差（standard deviation）進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，即均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，轉(zhuǎn)化函數(shù)為：

其中為所有樣本數(shù)據(jù)的均值，為所有樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

參考文獻(xiàn)：

http:///data-analysis-method/data-normalization/