很多时候一个单位的各个属性数值的单位都是不同的，在聚类以及多维分析，或者训练神经网络的时候很可能会带来不便

以下是几种数据标准化方法：

1. 线性函数转化
   最常用的数据标准化方法
   可以将数据范围内的点映射到【0，1】范围中
   缺点是无法考虑实际数据中超出训练集数据范围的部分
   公式为   y = (1-min) / (max-min)
   在SQL中可以直接使用Update语句实现

   UPDATE T SET Y = (Y-min)/(max-min)

2. 对数函数转换
   y = log10(x)
   当x = 1时y = 0
   迷之使用情况 在数据越接近无穷大，y的增长速度趋于0
3. 反余切函数转换
   y = atan(x) * 2  / PI
   其中 x2的作用是吧y值得区间从[-0.5,0.5]扩充到[-1,1]
   也可以使用别的参数
   反余切函数在0原点获得最大的斜率，并随着数据的增大斜率急剧缩小
   可用于神经元的激活函数