В чем заключается разница между нормализацией и стандартизацией данных?

Разница между нормализацией и стандартизацией данных заключается в том, как эти методы преобразуют информацию. dzen.ru

Нормализация — это процесс преобразования числовых данных в стандартный диапазон значений. neegor.github.io Обычно этот диапазон лежит в пределах [0, 1] или [-1, 1]. neegor.github.io Нормализация ускоряет обработку данных и приводит все значения к одинаковому масштабу. neegor.github.io

Стандартизация — это преобразование числовых данных в значения, которые имеют нормальное распределение. neegor.github.io В результате среднее значение этого диапазона будет равно 0, а стандартное отклонение — 1. neegor.github.io В отличие от нормализации, стандартизация не ограничена определённым диапазоном: даже если в данных есть выбросы, стандартизация не повлияет на них. birdyx.ru

Некоторые ситуации, в которых лучше использовать тот или иной метод:

• Стандартизация хорошо работает в случаях гауссовского (нормального) распределения. birdyx.ru
• Нормализация полезна, когда не известно точное распределение данных или известно, что оно не соответствует гауссовскому (нормальному) распределению. birdyx.ru
• Стандартизация может применяться, если в столбце или списке значений присутствуют экстремальные значения или выбросы. neegor.github.io

Выбор между нормализацией и стандартизацией данных — это скорее вопрос искусства, чем науки. neegor.github.io Часто рекомендуется провести эксперименты с обоими методами, чтобы определить, какой из них наиболее эффективен в конкретной ситуации. neegor.github.io