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pair 数据中心归一化和标准化的目的是消除特征之间的差异，可以使不同的特征具有相同的尺度，使不同的特征对参数的影响一致。简而言之，当原始数据不同维度的特征尺度(单位)不一致时，就需要集中化、标准化的步骤对数据进行预处理。扩展数据:由于原始数据往往有不同单位的自变量，会给分析带来一定的困难，而且由于数据量大，计算结果可能会因为舍入误差而不尽如人意。-0的标准化，有利于消除不同维度和数量级带来的影响，避免不必要的误差。在回归分析中，通常需要对原始数据进行集中和标准化处理。通过集中化、标准化，得到均值为0、标准差为1的数据，这些数据服从标准正态分布。
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