大数据分析和机器学习模型中，数据预处理是至关重要的一步。数据标准化作为其中一种方法，可以将不同尺度的数据转换为同一尺度，从而提高模型的准确性和稳定性。下面介绍几种常用的数据标准化方法及其对应的公式。
1️⃣ 最小-最大标准化（Min-Max Normalization）：
这种方法将原始数据线性变换到[0,1]区间内。公式为：
X' = (X - Xmin) / (Xmax - Xmin)
2️⃣ Z-Score标准化（Standard Score）：
通过减去均值并除以标准差来实现标准化。公式为：
Z = (X - μ) / σ
其中μ为平均值，σ为标准差。
3️⃣ 小数定标标准化（Decimal Scaling）：
通过移动小数点的位置实现标准化。公式为：
X' = X / 10^j
其中j是使得所有数据小于1的最大整数。
以上三种方法各有优缺点，选择哪种方法取决于具体的应用场景和数据特性。希望这些信息能帮助你更好地理解和应用数据标准化！
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