数据归一化
引入归一化，是由于在不同评价指标（特征指标）中，其量纲或是量纲单位往往不同，变化区间处于不同的数量级，若不进行归一化，可能导致某些指标被忽视，影响到数据分析的结果。为了消除特征数据之间的量纲影响，需要进行归一化处理，以解决特征指标之间的可比性。原始数据经过归一化处理后，各指标处于同一数量级，以便进行综合对比评价。
数据归一化会使得最优解的寻优过程会变得平缓，更容易正确的收敛到最优解。
数据缩放的本质：
在这个回答下，我们对一维数据的缩放有如下定义：
可以再稍微变形一下： （公式1）
事实上就是对向量 按照比例压缩
再进行平移
。所以归一化和标准化的本质就是一种线性变换。
归一化和标准化的区别
归一化：缩放仅仅跟最大、最小值的差别有关。 输出范围在0-1之间
标准化：缩放和每个点都有关系，通过方差（variance）体现出来。与归一化对比，标准化中所有数据点都有贡献（通过均值和标准差造成影响）。输出范围是负无穷到正无穷
什么时候用归一化？什么时候用标准化？
1.如果对输出结果范围有要求，用归一化
2.如果数据较为稳定（图像或是视频的数据值处于固定区间），不存在极端的最大最小值，用归一化
3.如果数据存在异常值和较多噪音，用标准化，可以间接通过中心化避免异常值和极端值的影响
方法：
其中最典型的就是数据的归一化处理，即将数据统一映射到[0,1]区间上，常见的数据归一化的方法有：
min-max标准化(Min-max normalization)
也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下：
其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。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。
log函数转换
通过以10为底的log函数转换的方法同样可以实现归一下，具体方法如下：
看了下网上很多介绍都是x*=log10(x)，其实是有问题的，这个结果并非一定落到[0,1]区间上，应该还要除以log10(max)，max为样本数据最大值，并且所有的数据都要大于等于1。
atan函数转换
用反正切函数也可以实现数据的归一化：
使用这个方法需要注意的是如果想映射的区间为[0,1]，则数据都应该大于等于0，小于0的数据将被映射到[-1,0]区间上。
而并非所有数据标准化的结果都映射到[0,1]区间上，其中最常见的标准化方法就是Z标准化，也是SPSS中最为常用的标准化方法：
z-score 标准化(zero-mean normalization)
也叫标准差标准化，经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，其转化函数为：
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。