视频字幕
归一化处理是数据预处理中的重要技术。它将不同尺度或量纲的数据转换到统一的范围内。比如这个例子中，我们有五个特征的原始数据，它们的数值差异很大，从23到91不等。这种差异会影响机器学习模型的性能，因为数值大的特征可能会主导模型的学习过程。
最小-最大归一化是最常用的归一化方法之一。它使用公式：x归一化等于x减去最小值，再除以最大值减最小值。这样可以将数据缩放到0到1的范围内。从图中可以看到，原来差异很大的数据现在都在0到1之间，保持了原始的相对关系。这种方法的优点是保持数据分布，但对异常值比较敏感。
Z-score标准化是另一种重要的归一化方法。它使用公式z等于x减去均值μ，再除以标准差σ。这种方法将数据转换为均值为0、标准差为1的分布。从图中可以看到，正值在零线上方，负值在零线下方。与最小-最大归一化不同，Z-score标准化不受异常值影响，更适合处理正态分布的数据，广泛应用于机器学习算法中。
现在我们来对比这两种归一化方法。图中绿色柱子代表Min-Max归一化结果，紫色柱子代表Z-score标准化结果。可以看到，Min-Max方法将数据限制在固定范围内，而Z-score方法则围绕零点分布。选择哪种方法取决于具体应用：如果需要固定范围，选择Min-Max；如果数据符合正态分布且有异常值，选择Z-score更合适。
归一化处理在现代数据科学中有着广泛的应用。从机器学习到深度学习，从数据挖掘到图像处理，归一化都是不可缺少的预处理步骤。它能够加快算法收敛速度，提高模型精度，避免数值计算问题。在实际应用中，需要注意保持训练集和测试集使用相同的归一化参数，并在必要时进行反归一化。掌握归一化技术是数据科学工作者的基本技能。