Z-Score归一化方法

Hello，大家晚上好！Z-Score方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）来进行数据的标准化，处理后的数据均值为0，方差为1，符合标准正态分布，且无量纲。其主要目的是将不同量级的数据统一化为同一个量级，统一用计算出的Z-Score值衡量，保证了数据间具有可比性。公式如下所示：

$x_{normalization}=\frac{x-\mu }{\sigma }$

其中， $x$ 表示原始数据， $\mu$ 表示原始数据的平均值， $\sigma$ 表示原始数据的标准差， $x_{normalization}$ 表示归一化后的数据。

Python代码实现：

def Z_ScoreNormalization(image,mean,std)image -= mean    image /= std
return image

祝大家科研顺利：）

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