標準化的特點
標準化是一種數據處理方法，旨在將數據轉化為均值為0、標準差為1的分布。它通過對數據減去均值并除以標準差來實現。標準化使得數據的分布具有單位方差，使不同特征之間的比較更可靠。標準化可以使數據分布更符合高斯分布（正態分布），對一些基于統計學的模型和算法有益。它消除了數據之間的量綱差異，使得不同特征對模型的貢獻更平衡。
歸一化的特點
歸一化是將數據轉換到特定范圍內的處理方法。常見的歸一化方法是將數據線性映射到[0, 1]或[-1, 1]的范圍內。歸一化使得不同特征具有相同的尺度，消除了特征間的比例差異。歸一化常用于需要將數據縮放到固定范圍的情況，例如某些機器學習算法對輸入數據的范圍敏感。通過將數據映射到指定范圍內，歸一化可以確保不同特征對模型的影響平衡，并避免某些特征對模型的主導影響。
在選擇標準化或歸一化方法時，需要根據數據的特點和具體問題來決定。如果數據需要符合高斯分布或對模型的貢獻需要平衡，則可以選擇標準化。如果數據需要具有相同的尺度或某些算法對數據范圍敏感，則可以選擇歸一化。
延伸閱讀
Feature Scaling and Normalization: What’s the Difference?: 這篇文章解釋了標準化和歸一化的區別，并提供了示例和代碼演示。Feature Scaling in Machine Learning: Understanding the Difference Between Normalization vs Standardization: 這篇文章深入探討了標準化和歸一化的概念、方法和應用場景，并提供了代碼示例。A Gentle Introduction to Normalization and Standardization in Machine Learning: 這篇文章介紹了標準化和歸一化的概念，詳細解釋了不同的方法和實現技巧，并提供了使用Weka工具進行標準化和歸一化的示例。
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