什么是最大最小归一化

最大最小歸一化（Min-Max Normalization）是一種數據標準化方法，用於將數據轉換到0到1之間的小數範圍。這種方法通過將原始數據集中的每個數值減去最小值，再除以最大值與最小值之間的差值，來實現的。公式如下：

[ \text{normalized value} = \frac{\text{value} - \text{min}}{\text{max} - \text{min}} ]

其中，( \text{value} ) 是原始數據點，( \text{min} ) 是數據集中的最小值，( \text{max} ) 是數據集中的最大值。

最大最小歸一化的優點是簡單易理解，並且能夠將數據映射到同一量綱上，便於比較和進一步處理。然而，它的缺點是當數據集中的最大值和最小值接近時，歸一化的效果會受到影響，可能導致數值波動較大。

最大最小歸一化常用於機器學習、數據挖掘和模式識別等領域，用於準備數據以進行算法訓練或比較。