数据标准化处理方法是数据预处理中的一个重要步骤，主要用于将不同尺度或范围的数据转换为统一的标准尺度，以便更好地进行比较和分析。标准化的目的是消除数据之间的量纲影响，使不同特征的数据具有可比性，同时提高模型的收敛速度和性能。常见的数据标准化方法包括：1.Min-Max标准化（归一化）：将数据线性地映射到一个指定的范围（通常是[0,1]或[-1,1]）。2.Z-score标准化：基于数据的均值和标准差进行转换，使数据符合均值为0、标准差为1的标准正态分布。3.小数缩放标准化：通过将数据除以该特征的最大绝对值，将数据缩放到[-1,1]区间。4.对数变换：通过对数函数转换数据，适用于右偏分布的数据。标准化处理广泛应用于机器学习、数据挖掘和统计分析等领域，能够有效提升算法的稳定性和准确性。
