数据标准化方法

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数据标准化是一种关键的数据处理技术，它通过统一的数据组织、格式转换和编码，使得不同单位或量级的数据可以进行有效的比较和加权。这里介绍几种常见的数据标准化方法：

Z-score标准化: 通过公式实现，通常使用编程工具如Python的scikit-learn库。首先，通过fit方法基于训练数据创建标准化转换器，再用transform方法处理数据。对于新样本，同样可以应用这个转换器。


离差标准化（min-max）: 将原始数据缩放到[0,1]区间，Python中的MinMaxScaler可以方便地实现。

MaxAbsScaler: 与min-max类似，但数据被缩放到[-1,1]，适用于已中心化或稀疏数据。

RobustScaler: 针对含有离群值的数据，RobustScaler提供了针对异常值的标准化处理，特别适用于z-score后的数据优化。

log函数转换: 通过log10(x)归一化，但需确保数据大于等于1，且数据最大值需用作除数。

atan函数转换: 使用反余切函数，数据映射至[0,1]区间时，需保证数据非负。负值会被映射到[-1,0]。