数据归一化是将一定范围内的数据映射到一个特定的区间。常用的数据归一化方法有以下几种：
1. 线性归一化（Min-Max Scaling）：将数据映射到指定的最小值和最大值之间。公式为：x' = \\frac{x - \\min(x)}{\\max(x) - \\min(x)}。
2. 标准化（Standardization）：将数据映射为均值为0，方差为1的分布。公式为：x' = \\frac{x - \\mu}{\\sigma}，其中 \\mu 和 \\sigma 分别为数据的均值和标准差。
3. 对数变换（Log Transformation）：将数据取对数，使其分布更加接近正态分布。
4. 幂函数变换（Power Transformation）：通过幂函数对数据进行变换，例如平方、立方或开方等。
5. 分位数转换（Quantile Transformation）：将数据映射为特定分位数对应的值。
6. 正则化（Normalization）：将每个样本向量缩放到单位范数（长度为1），常用的方法有L1正则化和L2正则化。
根据实际的需求和数据分布特点，选择合适的归一化方法可以提高数据分析和机器学习模型的准确性和稳定性。
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