数据标准化的常见方法有哪些？
数据标准化是指将不同数据按照一定的比例进行转化，使其落入一个特定的范围。常见的数据标准化方法包括：
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最小-最大标准化（Min-Max Normalization）：将数据线性地映射到[0,1]区间，公式为： [ x' = \frac{x - min(x)}{max(x) - min(x)} ]
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Z-score标准化（Z-Score Normalization）：也叫标准差标准化，将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，公式为： [ x' = \frac{x - \mu}{\sigma} ] 其中，( \mu )为均值，( \sigma )为标准差。
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小数定标标准化（Decimal Scaling）：通过移动数据的小数点位置来进行标准化，使数据落入[-1,1]或者[0,1]之间。
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自然对数标准化（Log Normalization）：将数据取对数，常用于偏态分布的数据。
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非线性标准化方法：如Sigmoid函数标准化等，可以根据数据的分布特点选择合适的非线性标准化方法。
在实际应用中，选择数据标准化方法需要根据数据的特点和使用场景来决定。例如，如果数据分布偏态严重，可以选择对数标准化；如果数据存在异常值，可以考虑使用鲁棒的标准化方法等。同时，需要注意标准化可能会改变数据的分布特征，因此在处理数据之前需要充分了解数据的特点，并在建模前进行适当的数据探索和预处理。
综上所述，数据标准化的常见方法包括最小-最大标准化、Z-score标准化、小数定标标准化、自然对数标准化以及非线性标准化方法，选择合适的方法需要根据数据特点和使用场景来决定。