在数据分析和机器学习领域，归一化（Normalization）和标准化（Standardization）是两种常用的数据预处理方法。它们虽然都旨在优化数据分布，但适用场景和效果却大相径庭。👇

归一化通常将数据缩放到[0, 1]区间，适合那些对数据范围敏感的算法，如神经网络或支持向量机。例如，在图像处理中，像素值通常被归一化到[0, 1]，以提高模型收敛速度。✨

而标准化则通过减去均值并除以标准差，使数据符合标准正态分布（均值为0，方差为1）。这种方法更适合对数据分布有要求的算法，比如主成分分析（PCA）。📈

简单来说，归一化适用于数据范围有限的情况，而标准化更适用于需要保持数据分布特性的场景。两者各有千秋，选择时需结合具体任务需求哦！🎯