标准差归一化计算方法

标准差归一化是一种常用的数据预处理方法，用于将数据调整到同一尺度，以便更好地进行比较和分析。

标准差归一化的计算方法如下：
计算每个特征的平均值（mean）和标准差（std）。

对每个特征进行归一化处理，即用每个特征值减去该特征的平均值，然后除以该特征的标准差。

将归一化后的数据转换为0-1范围，即用归一化后的数据减去最小值，然后除以最大值和最小值之差。

具体公式如下：
平均值（mean）= sum(x) / n
标准差（std）= sqrt((sum((x - mean)^2) / n))
归一化处理：normalized_value = (value - mean) / std
0-1范围转换：normalized_value = (normalized_value - min(normalized_values)) / (max(normalized_values) -
min(normalized_values))
其中，x表示数据集中的特征值，n表示样本数量，min(normalized_values)和max(normalized_values)分别表示归一化后数据的最大值和最小值。