1，标准归一化。
将原始数据集归一化为均值为0、方差1的数据集，归一化公式如下：
x∗=x−μδ x ∗ = x − μ δ
x^*=\frac{x-\mu}{\delta}其中
μ μ
\mu为所有样本数据的均值，
δ δ
\delta为所有样本数据的标准差。
2，最大最小归一化。
将原始数据线性化的方法转换到[0 1]的范围，归一化公式如下：
x∗=x−xminxmax−xmin x ∗ = x − x m i n x m a x − x m i n
x^*=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}其中
xmax x m a x
x_{max}为样本数据的最大值，
xmin x m i n
x_{min}为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致
xmax x m a x
x_{max}和
xmin x m i n
x_{min}的变化，需要重新定义。
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