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在机器学习中为了解决分类和回归问题，通常需要对原始数据进行中心化与标准化处理。
1.背景
在数据挖掘和数据处理过程中，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。
2.目的
通过中心化和标准化处理，最终得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。可以取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。
3.原理
中心化（又叫零均值化）：是指变量减去它的均值。其实就是一个平移的过程，平移后所有数据的中心是(0,0)。
标准化（又叫归一化）： 是指数值减去均值，再除以标准差。
4.意义
在一些实际问题中，我们得到的样本数据都是多个维度的，即一个样本是用多个特征来表征的。比如在预测房价的问题中，影响房价的因素（特征）有房子面积、卧室数量等，很显然，这些特征的量纲和数值的量级都是不一样的，在预测房价时，如果直接使用原始的数据值，那么他们对房价的影响程度将是不一样的，而通过标准化处理，可以使得不同的特征具有相同的尺度（Scale）。简言之，当原始数据不同维度上的特征的尺度（单位）不一致时，需要标准化步骤对数据进行预处理。
5.标准化(归一化)优点及其方法
5.1标准化（归一化）两个优点：
1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；
2）归一化有利于提高精度。
5.2标准化（归一化）两种方法：
1）min-max标准化（Min-MaxNormalization），也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0-1]之间。
转化函数如下：
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。
2）Z-score标准化（0-1标准化）方法，这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。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。
转化函数如下：
6.归一化方法使用场景
在分类、聚类算法中，需要使用距离来度量相似性、或者使用PCA进行降维的时候，Z-score标准化方法表现更好。
在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正态分布时，可使用min-max标准化方法。
原因：使用min-max标准化方法，其协方差产生了倍数值的缩放，因此这种方式无法消除量纲对方差、协方差的影响，对PCA分析影响巨大；同时，由于量纲的存在，使用不同的量纲、距离的计算结果会不同。
在Z-score标准化方法中，新的数据由于对方差进行了归一化，这时候每个维度的量纲其实已经等价了，每个维度都服从均值为0、方差1的正态分布，在计算距离的时候，每个维度都已经去了量纲，避免了不同量纲的选取对距离计算产生的巨大影响。
参考文献