在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，常用的數(shù)據(jù)標準化方法主要包括但不限于以下幾種：

1、極差標準化法(Min-Max Scaling)

這種方法通過將數(shù)據(jù)按比例縮放，使之落入一個特定的區(qū)間，通常是[0, 1]。計算公式為X' = (X - Xmin) / (Xmax - Xmin)。這種方法的優(yōu)點是處理后的數(shù)據(jù)便于比較，且不受量級影響;缺點是當有新數(shù)據(jù)加入時，可能需要重新定義區(qū)間并計算。

2、Z-Score標準化法(Standardization)

這種方法通過減去均值并除以標準差，使數(shù)據(jù)符合標準正態(tài)分布，即均值為0，標準差為1。公式為x_i^* = (x_i - μ) / σ。它的優(yōu)點是計算簡單，能夠消除量級的影響;缺點是在數(shù)據(jù)量較大時需要使用樣本均值和標準差代替總體均值和標準差，可能會引起分析結(jié)果的差異，且較大程度上改變了數(shù)據(jù)的原始意義。

3、小數(shù)定標規(guī)范化

這種方法通過移動數(shù)據(jù)的小數(shù)點來進行標準化，適用于處理特別大或特別小的數(shù)據(jù)值，使其落在一個較小的區(qū)間內(nèi)，如[-1, 1]。

4、十進制位移標準化

這種方法基于數(shù)據(jù)的最大絕對值，通過除以最大絕對值的適當次方來標準化數(shù)據(jù)。

需要注意的是，在選擇標準化方法時，需要考慮數(shù)據(jù)的特性和分析需求。例如，如果數(shù)據(jù)分布近似正態(tài)分布，Z-Score標準化可能更為合適;而如果關(guān)注變量之間的相對大小，極差標準化可能更加適用。每種方法都有其優(yōu)缺點，選擇合適的方法對于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果有著重要影響。