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數據標準化（歸一化）處理是數據挖掘的一項基礎工作，不同評價指標往往具有不同的量綱和量綱單位，這樣的情況會影響到數據分析的結果，為了消除指標之間的量綱影響，需要進行數據標準化處理，以解決數據指標之間的可比性。原始數據經過數據標準化處理后，各指標處于同一數量級，適合進行綜合對比評價。以下是兩種常用的歸一化方法：

一、min-max 標準化（Min-Max Normalization）

也稱為離差標準化，是對原始數據的線性變換，使結果值映射到 [0 – 1] 之間。轉換函數如下：

其中 max 為樣本數據的最大值，min 為樣本數據的最小值。這種方法有個缺陷就是當有新數據加入時，可能導致 max 和 min 的變化，需要重新定義。

二、Z-score 標準化方法

這種方法給予原始數據的均值（mean）和標準差（standard deviation）進行數據的標準化。經過處理的數據符合標準正態分布，即均值為 0，標準差為 1，轉化函數為：

其中 clip_image006 為所有樣本數據的均值，clip_image008 為所有樣本數據的標準差。

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