在数据分析和机器学习领域，数据标准化是不可或缺的一环。它能让不同量纲或单位的数据在同一尺度下比较，从而提升模型性能。常见的标准化方法有以下几种：
🌟 Z-Score 标准化
通过公式 \( x' = \frac{x - \mu}{\sigma} \) 实现，其中 \( \mu \) 是均值，\( \sigma \) 是标准差。这种方法适合数据呈正态分布的情况，能有效消除量纲影响。
🌈 Min-Max 归一化
使用公式 \( x' = \frac{x - \text{min}}{\text{max} - \text{min}} \)，将数据压缩到 [0, 1] 区间。优点是简单易用，但对异常值敏感。
🌲 Robust 标准化
基于中位数和四分位距（IQR），公式为 \( x' = \frac{x - \text{median}}{\text{IQR}} \)。适用于数据存在明显异常值的场景。
✨ 数据标准化如同给数据穿上“统一的外衣”，让它们在模型中表现得更加协调一致。选择合适的方法，才能事半功倍！💻📈