数据归一化Feature Scaling

当我们有如上样本时，若采用常规算欧拉距离的方法sqrt((5-1)2+(200-100)2), 样本间的距离被‘发现时间’所主导。尽管5是1的5倍，200只是100的2倍。这是由于量纲不同，导致数据不在同一个度量级上。

因此我们需要进行一些数据归一化的处理，将所有的数据映射到同一尺度。

最值归一化：把所有数据映射到0-1之间。

适用于分布有明显边界的情况，缺点是受outlier影响较大。如收入的分布，大多数人是一万，而少部分人月收入是100万。

解决方法出炉(一般都用这种)->

均值方差归一化 standardization: 把所有数据归一到均值为0方差为1的分布中。

数据分布没有明显边界，有可能存在极端数据值时，都可使用这种方法。

（（特征值 - 均值）/ 方差）

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