本帖最后由 yhdata_kse3MyDA 于 2023-8-29 16:28 编辑
可以考虑用标准化的方法去缩小极值间的距离，
z = (x - mean) / std
其中，x 是原始数据，mean 是数据的均值，std 是数据的标准差，z 是标准化后的数据。
标准化可以缩小极值（或离群值）间的差距，这是因为标准化过程中使用了数据的均值和标准差，使得数据在转换后具有零均值和单位方差的分布。这种数据转换可以有效地减小极值对数据分布的影响，从而缩小极值间的差距。 标准化的主要思想是将数据转换为一个新的分布，使得这个分布具有以下特性： - 均值为0：通过减去数据的均值，使得转换后的数据的均值为零。
- 标准差为1：通过除以数据的标准差，使得转换后的数据的标准差为1。
这样做的好处在于，即使数据中存在极大或极小的值，它们在标准化后会受到均值和标准差的约束，从而不会对整体数据分布产生过大的影响。 具体来说，标准化的过程中，对于大的极值，它们离均值较远，除以标准差后会得到较小的值；而对于小的极值，它们离均值较近，除以标准差后会得到较大的值。这种处理方式可以将极值归一化到与其他数据点相近的尺度，从而减小极值对整体数据分布的影响。 总之，标准化在数据分析和建模过程中起到平衡和稳定数据分布的作用，帮助我们更好地理解数据和进行统计分析。
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