数据归一化后变量取值变为N/As

数据归一化是指将不同变量的取值范围映射到统一的区间内，常见的归一化方法有最小-最大归一化和Z-score归一化。归一化后，变量的取值范围会变为N/As。

最小-最大归一化（Min-Max Normalization）是将原始数据线性映射到[0, 1]区间内。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)

这种归一化方法适用于数据分布有明显边界的情况，可以保留原始数据的分布形态。

Z-score归一化（Standardization）是将原始数据转化为标准正态分布，均值为0，标准差为1。具体计算公式为：

归一化后的值 = (原始值 - 均值) / 标准差

这种归一化方法适用于数据分布没有明显边界的情况，可以消除不同变量之间的量纲影响。

数据归一化在机器学习、数据挖掘等领域中广泛应用。归一化可以提高模型的收敛速度，避免某些特征对模型训练的影响过大。同时，归一化也有助于比较不同变量之间的重要性。

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