歸一化，標準化和中心化

https://www.zhihu.com/question/20467170
參考了知乎的回答，以及wiki的解釋，我的的理解以下：
歸一化和標準化本質上都是對數據集特徵的縮放，而wiki的解釋中特徵的縮放通常有四種不一樣的公式spa

$x'={\frac {x-{\text{min}}(x)}{{\text{max}}(x)-{\text{min}}(x)}}$

$x'=a+{\frac {(x-{\text{min}}(x))(b-a)}{{\text{max}}(x)-{\text{min}}(x)}}$

$x'={\frac {x-{\text{average}}(x)}{{\text{max}}(x)-{\text{min}}(x)}}$

$x' = \frac{x - \bar{x}}{\sigma}$

$x'={\frac {x}{\left|{x}\right|_{2}}}$

歸一化的通常方法就是上面公式中的第一個公式，而標準化的方法經常使用公式就是Z-score的方法，這兩個方法都屬於線性轉換，都是按比例縮放，可是歸一化還有其餘方法，不必定是按比例縮放的，這樣就會致使數據的分佈不同。orm

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