在一些实际问题中，我们得到的样本数据都是多个维度的，即一个样本是用多个特征来表征的。比如在预测房价的问题中，影响房价y的因素有房子面积x1、卧室数量x2等。这里的x1,x2又被称为特征。很显然，这些特征的量纲和数值得量级都是不一样的，在预测房价时，如果直接使用原始的数据值，那么他们对房价的影响程度将是不一样的，而通过标准化处理，可以使得不同的特征具有相同的尺度（Scale）。
图1
下图最左是原始数据；中间是中心化数据，就是平移到原点；最右是z-score规范后的数据，均值为0，方差为1。
一、数据标准化的意义：
1、数据的量纲不同；数量级差别很大
经过标准化处理后，原始数据转化为无量纲化指标测评值，各指标值处于同一数量级别，可进行综合测评分析。
如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用。
2、避免数值问题：太大的数会引发数值问题。
3、平衡各特征的贡献
一些分类器需要计算样本之间的距离（如欧氏距离），例如KNN。
如果一个特征值域范围非常大，那么距离计算就主要取决于这个特征，从而与实际情况相悖（比如这时实际情况是值域范围小的特征更重要）。
4、一些模型求解的需要：加快了梯度下降求最优解的速度
二、数据标准化的方法
1、Min-Max标准化
x ＝ (x - min)/(max - min)
通过对数据的每一个维度的值进行重新调节，使得最终的数据向量落在 [0,1]区间内
应用场景：
这种归一化方法比较适用在数值比较集中的情况。但是，如果max和min不稳定，很容易使得归一化结果不稳定，使得后续使用效果也不稳定，实际使用中可以用经验常量值来替代max和min。而且当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。
在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正太分布的时候，可以使用该方法。
在处理自然图像时，我们获得的像素值在 [0,255] 区间中，常用的处理是将这些像素值除以 255，使它们缩放到 [0,1]中.
2、标准差标准化，也叫z-score标准化
x =(x - u)/σ u是均值 σ是标准差
处理后的数据符合标准正态分布。该标准化方法广泛用于机器学习算法（SVM，logistic regression，neural networks）
应用场景
在分类、聚类，算法中需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA（协方差分析）技术进行降维的时候，Z-score 标准化表现更好。
3、非线性归一化
经常用在数据分化比较大的场景，有些数值很大，有些很小。通过一些数学函数，将原始值进行映射。该方法包括 log、指数，正切等。需要根据数据分布的情况，决定非线性函数的曲线。
（1）log函数转化到[0,1]。数据要落到[0,1]区间，要求原数据大于等于1
（2）atan反正切函数。要想数据落到[0,1]，数据应该大于等于0，小于0的数据被映射到[-1,0]
（3）logistic函数 | sigmoid函数：该函数的曲线是S型的，值域在[0,1]范围
三、处理哪些问题时需要对数据进行标准化？
1、分类（如k-nearest neighbors算法）
2、聚类（如k-means算法）
使用距离（如欧几里得距离）来判定样本之间的相似度的分类和聚类问题，都要进行数据规范化。
3、支持向量机SVM（support vector machine），逻辑回归logistic regression, perceptron, neural networks etc.
上面这些问题使用梯度优化来获得最优解。比如支持向量机使用梯度优化得到将样本数据分开的最优超平面。梯度下降优化算法
4、主成分分析
总之，涉及到距离、协方差（比如PCA本质涉及协方差计算）、梯度计算的问题要进行标准化。
距离、协方差，是因为要使各特征贡献一致所以使用标准化
梯度计算，是因为如果不标准化，模型的收敛会很慢或者不会收敛到最优解。
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