基于均值的归一化数据

是一种常见的数据预处理方法，用于将不同特征的数据缩放到相同的范围内，以便更好地进行数据分析和建模。该方法通过减去数据的均值，然后除以数据的标准差来实现。

优势：

1. 消除不同特征之间的量纲差异，使得各个特征在相同的尺度上进行比较，避免了某些特征对模型的影响过大。
2. 提高模型的收敛速度和稳定性，避免了某些特征由于数值过大而对模型产生较大的影响。
3. 保留了数据的分布信息，不改变数据的原始分布形态。

应用场景：

1. 机器学习和数据挖掘：在训练模型之前，对数据进行归一化处理可以提高模型的准确性和稳定性。
2. 图像处理：在图像处理中，对图像的像素值进行归一化可以提高图像的对比度和清晰度。
3. 数据分析和统计学：在统计分析中，对数据进行归一化可以更好地比较不同特征之间的差异。

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