归一化和标准化哪个好?

归一化和标准化各有优势，选择哪种方法取决于数据特点和具体需求。归一化将数据缩放到0到1之间，适合数据分布不均匀的情况；标准化将数据调整为均值为0、标准差为1的分布，适合数据存在异常值的情况。

对比

归一化：这种方法简单直接，适合数据范围明确且需要保持原始比例的场景。比如图像处理中，像素值通常归一化到0-1之间，便于模型计算。但当数据中有极端值时，归一化效果会受影响，因为最大值和最小值会压缩其他数据的分布范围。

标准化：标准化通过减去均值并除以标准差来处理数据，能更好地应对异常值。比如在金融数据分析中，标准化可以消除不同量纲的影响，让模型更稳定。但标准化后的数据可能没有直观的上下界，在某些需要固定范围的场景（如神经网络输入）中不太适用。