归一化和标准化的区别
归一化和标准化在数据处理中是两种不同的操作，它们的主要区别在于目的和效果：
1. 归一化（Normalization）：归一化的目的是使各个特征维度对目标函数的影响权重是一致的，即使得那些扁平分布的数据伸缩变换成类圆形。这改变了原始数据的分布。
归一化的好处主要有：
- 提高迭代求解的收敛速度。
- 提高迭代求解的精度。
2. 标准化（Standardization）：标准化的目的是使得不同度量之间的特征具有可比性，同时不改变原始数据的分布。
标准化的好处主要有：
- 使得不同度量之间的特征具有可比性，对目标函数的影响体现在几何分布上，而不是数值上。
- 不改变原始数据的分布。
通过对数据进行归一化或标准化处理，可以有效提高数据处理和分析的准确性和效率。
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