在给定未排序的其他约束的情况下归一化数据帧中的值

归一化数据帧中的值是指将数据转化为特定范围内的数值，常用的归一化方法有最小-最大归一化和Z-score归一化。

1. 最小-最大归一化（Min-Max Normalization）：将数据线性映射到[0, 1]的范围内。具体计算公式为：
2. 最小-最大归一化（Min-Max Normalization）：将数据线性映射到[0, 1]的范围内。具体计算公式为：
3. 其中，X_normalized为归一化后的值，X为原始数据，X_min为原始数据的最小值，X_max为原始数据的最大值。
4. 最小-最大归一化适用于数据分布有明显边界的情况，例如图像处理中的像素值归一化。
5. Z-score归一化（Standardization）：将数据转化为均值为0，标准差为1的分布。具体计算公式为：
6. Z-score归一化（Standardization）：将数据转化为均值为0，标准差为1的分布。具体计算公式为：
7. 其中，X_normalized为归一化后的值，X为原始数据，X_mean为原始数据的均值，X_std为原始数据的标准差。
8. Z-score归一化适用于数据分布无明显边界的情况，可以消除数据的偏差，使得数据更符合正态分布。

归一化数据帧中的值可以帮助提高数据处理和分析的效果，常见的应用场景包括机器学习、数据挖掘、图像处理等。

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