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在 Python 中，归一化处理的方法有以下几种：
- 最大最小归一化（Min-Max Scaling）：将原始数据线性映射到 [0, 1] 的范围。公式为：x_scaled = (x – min(x)) / (max(x) – min(x))
- Z-score 标准化（Standardization）：将原始数据转化为标准正态分布，均值为 0，标准差为 1。公式为：x_scaled = (x – mean(x)) / std(x)
- 小数定标标准化（Decimal Scaling）：将原始数据除以一个适当的基数，使得数据位于 [-1, 1] 之间。公式为：x_scaled = x / 10^k，其中 k 是使得数据位于 [-1, 1] 之间的指数。
- 归一化处理函数（Normalization function）：除了上述常用的归一化方法，还可以根据数据的特点自定义归一化处理函数。例如，对于偏态分布的数据可以使用对数函数或指数函数进行归一化。
需要根据具体的数据特点和任务需求选择合适的归一化方法。
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