按组归一化数据帧序列

是一种数据处理技术，用于将数据帧序列中的每个数据帧按组进行归一化处理。归一化是指将数据转化为特定范围内的数值，常用的归一化方法有最小-最大归一化和Z-score归一化。

最小-最大归一化（Min-Max Normalization）是将数据线性映射到[0, 1]的范围内。具体计算公式为：

归一化后的值 = (原始值 - 最小值) / (最大值 - 最小值)

Z-score归一化是将数据转化为均值为0，标准差为1的分布。具体计算公式为：

归一化后的值 = (原始值 - 平均值) / 标准差

按组归一化数据帧序列的优势在于可以消除不同组之间的尺度差异，使得不同组的数据可以进行比较和分析。这在一些机器学习和数据挖掘任务中特别有用，例如聚类分析、分类任务等。

应用场景：

1. 机器学习和数据挖掘：在特征工程中，对于不同特征的数据进行归一化处理，以提高模型的性能和准确度。
2. 数据分析和可视化：在数据分析和可视化过程中，对于不同数据组进行归一化处理，以便更好地展示和比较数据。
3. 信号处理：在音视频处理、图像处理等领域中，对于不同信号进行归一化处理，以便更好地处理和分析信号。

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