标准化和归一化分别是什么？两者的区别是什么？

标准化和归一化都是用于将数据集中的各个特征值缩放到相同的尺度上，以避免不同尺度的特征值对模型的影响程度不同。

标准化

标准化是指将数据集中的每个特征值都减去其均值，然后再除以其标准差，以将特征值缩放到以0为均值、1为标准差的标准正态分布上。标准化后的数据集中，每个特征值的取值范围都在[-3,3]左右，可以减小异常值对模型的影响，适用于大多数的线性模型。

归一化

归一化是指将数据集中的每个特征值都缩放到[0,1]的范围内，以保证所有特征值都在同一尺度上。归一化后的数据集中，每个特征值的取值范围都在[0,1]之间，适用于需要计算距离的算法，如KNN算法、神经网络等。

区别

两者的区别在于：

1. 标准化是依据特征值的均值和标准差进行缩放，而归一化是依据特征值的最大值和最小值进行缩放。
2. 标准化后的数据集中，每个特征值都以0为均值、1为标准差，取值范围在[-3,3]左右；而归一化后的数据集中，每个特征值的取值范围都在[0,1]之间。
3. 标准化适用于大多数的线性模型，而归一化适用于需要计算距离的算法，如KNN算法、神经网络等。

需要根据具体情况选择标准化或归一化。如果特征值的分布近似于正态分布，可以使用标准化；如果需要计算距离或使用神经网络等算法，可以使用归一化。

为什么要做这个？

在数据挖掘和分析中，一般情况下需要对自变量进行归一化或标准化，原因如下：

1. 不同自变量的量纲不同。在数据挖掘和分析中，自变量可能来自不同的数据源，或者是不同的特征，这些自变量的量纲可能不同，例如，有些自变量的取值范围在几百到几千之间，而有些自变量的取值范围只有几十到几百之间。这时，如果不对自变量进行归一化或标准化，可能会导致一些自变量对模型的影响程度过大，而其他自变量的影响程度过小，从而影响模型的准确性。
2. 不同自变量的分布不同。在数据挖掘和分析中，自变量的分布可能不同，例如，有些自变量的分布近似于正态分布，而有些自变量的分布不是正态分布。这时，如果不对自变量进行归一化或标准化，可能会影响算法的收敛速度和准确性。
3. 模型需要计算距离。在一些算法中，例如KNN算法、神经网络等，需要计算自变量之间的距离，这时如果不对自变量进行归一化或标准化，可能会导致一些自变量对距离的贡献过大，而其他自变量的贡献过小，从而影响模型的准确性。

因此，对于上述情况，一般需要对自变量进行归一化或标准化，以保证自变量之间的相对大小关系不变，从而提高模型的准确性和稳定性。常用的归一化方法有最小-最大缩放法和Z-score标准化法，常用的标准化方法有Z-score标准化法。