数据预处理之归一化和标准化
对于数据的预处理分在思想上称之为归一化以及标准化（normalization）。
首先将归一化/ 标准化，就是将数据缩放（映射）到一个范围内，比如[0,1],[-1,1]，还有在图形处理中将颜色处理为[0,255]；归一化的好处就是不同纬度的数据在相近的取值范围内，这样在进行梯度下降这样的算法的时候，曲线将会更加简单（由原始的椭圆变成了圆形），如下图所示：
至于缩放的原理就是量纲代表，比如身高和指甲宽度，如果统一都是厘米那么两者不是一个数量级，如果把身高的量纲改为米，那么你会发现身高取值范围和指甲宽度其实是相近的取值范围，这样避免了某个维度成为了影响学习结果的主导。
常见的归一化/ 标准化
1. Standard Scala（z-score standardization）：是标准化处理；将元素通过下面的公式进行处理：
x =(x - 𝜇)/𝜎
标准缩放只是是和数据近似服从正态分布的场景；而且数据的分布发生变化，变为相对标准的正态分布
2. MaxMinScala：其实这个是归一化处理，MaxMinScaler并没有改变数据分布，只是将按照某个规则进行缩放；处理公式如下：
x = (x-min)/(max-min)
适合于整体数据比较分布平和（集中），没有离群数据，或者很少的离群数据，否则max的值的偏差将会导致计算不准确；而且MaxMinScala不稳定，如果有新加入的数据需要重新进行计算；
3. RobustScaler：是一种鲁棒性特别好的算法；如果数据有很多异常值，那么使用该方法对数据进行处理；
4. 非线性化归一：对于一些场景下数据分化非常大，那么可以使用log，指数以及反正切的方式对数据进行缩放；
log函数：x = lg(x)/lg(max)；反正切函数：x = atan(x)*2/pi
总结：
1）在分类和聚类的算法中，牵涉到了距离的计算，那么，PCA降维计算的时候，Standard Scaler表现的比较好；
2）不涉及距离，协方差计算，数据不符合正态分布的场景下，可以使用MinMaxScaler来计算；
可以通过scipy库中内容来做正态性检验；
什么是协方差？用来表明（X，Y）是否独立的概念
参考：
https://www.cnblogs.com/bjwu/p/8977141.html
正态性检验实现
