标准化和归一化一样吗?

标准化和归一化不一样。标准化是将数据调整到均值为0、标准差为1的分布，适合数据范围差异大的情况。归一化是将数据缩放到固定区间，比如0到1之间，适合需要统一量纲的场景。两者都是数据预处理方法，但目的和计算方式不同。

区别

标准化：通过减去均值再除以标准差实现，结果数据围绕0波动，适合数据分布不均匀或存在异常值的情况。比如处理身高体重数据时，标准化能消除单位影响，让不同特征具有可比性。

归一化：通过线性变换将数据压缩到最小值和最大值之间，结果数据范围固定，适合需要明确上下限的场景。比如图像处理中，归一化能让像素值统一在0到255之间，方便后续计算。