归一化R中的数值列
归一化是将不同取值范围的数值列转化为统一的尺度，常用的归一化方法包括最小-最大归一化和标准化归一化。
最小-最大归一化（Min-Max normalization）将数值列的取值范围缩放到 [0, 1] 区间内。具体操作是对每个数值先减去最小值，再除以最大值减最小值。该方法适用于有确定上下界的数值列，可以保留原始数据的分布信息。
标准化归一化（Standardization normalization）将数值列转化为均值为0，标准差为1的标准正态分布。具体操作是对每个数值减去均值，再除以标准差。该方法适用于没有确定上下界的数值列，可以消除数据中的量纲影响，使得不同特征之间具有可比性。
归一化常用于机器学习和数据分析领域，可以提高模型的性能和准确度。例如在神经网络中，归一化可以加速收敛过程和提高模型的鲁棒性。在数据分析中，归一化可以减小不同特征之间的差异，避免某些特征对分析结果的影响过大。
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