适用于聚类的归一化方法

是将不同特征的数据转化为统一的尺度，以便于聚类算法能够更好地处理数据。常用的归一化方法包括以下几种：

1. 最小-最大归一化（Min-Max Scaling）：将数据线性地映射到指定的最小值和最大值之间。公式如下：
2. 最小-最大归一化（Min-Max Scaling）：将数据线性地映射到指定的最小值和最大值之间。公式如下：
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4. Z-Score归一化（Standardization）：通过减去均值并除以标准差，将数据转化为均值为0，标准差为1的分布。公式如下：
5. Z-Score归一化（Standardization）：通过减去均值并除以标准差，将数据转化为均值为0，标准差为1的分布。公式如下：
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7. 小数定标归一化（Decimal Scaling）：通过除以一个固定的基数，将数据转化为[-1, 1]或[0, 1]之间的范围。公式如下：
8. 小数定标归一化（Decimal Scaling）：通过除以一个固定的基数，将数据转化为[-1, 1]或[0, 1]之间的范围。公式如下：
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这些归一化方法在聚类分析中都有各自的优势和适用场景。最小-最大归一化适用于数据分布有明显边界的情况，可以保留原始数据的分布形态；Z-Score归一化适用于数据分布近似正态分布的情况，可以消除不同特征之间的量纲差异；小数定标归一化适用于数据分布未知的情况，可以将数据映射到[-1, 1]或[0, 1]之间。

以上是关于适用于聚类的归一化方法的完善且全面的答案。