归一化和标准化有什么区别
归一化和标准化有什么区别归一化的依据非常简单，不同变量往往量纲不同，归一化可以消除量纲对最终结果的影响，使不同变量具有可比性。比如两个人体重差10KG，身高差0.02M，在衡量两个人的差别时体重的差距会把身高的差距完全掩盖，归一化之后就不会有这样的问题。
标准化的原理比较复杂，它表示的是原始值与均值之间差多少个标准差，是一个相对值，所以也有去除量纲的功效。同时，它还带来两个附加的好处：均值为0，标准差为1。
怎么用
在涉及到计算点与点之间的距离时，使用归一化或标准化都会对最后的结果有所提升，甚至会有质的区别。那在归一化与标准化之间应该如何选择呢？如果把所有维度的变量一视同仁，在最后计算距离中发挥相同的作用应该选择标准化，如果想保留原始数据中由标准差所反映的潜在权重关系应该选择归一化。另外，标准化更适合现代嘈杂大数据场景。
参考文章
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