为啥要做标准化？这么多方法，你的数据该用哪个？

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封面 Part 1 前言 ❝ 在生物信息学中， 标准化 是数据分析流程中至关重要的一步。无论是单细胞RNA测序、基因组测序，还是蛋白质组学数据，都需要通过标准化来 消除技术变异，提高数据的一致性和可比性 。本文将 介绍多种常见的标准化方法并附带其原理及R语言实现代码 ，帮助你全面掌握数据标准化技巧。 Part 2 主要内容 2.1 Z-score标准化 2.1.1 定义 Z-score标准化可以说是 最简单的标准化方法 ，将原始数据减去均值，再除以标准差。 将数据调整为标准正态分布的方法 ，使数据具有零均值和单位方差。 2.1.2 意义 消除尺度差异 ：不同特征的数据尺度可能不同，Z-score标准化可以将数据转化为统一的尺度，使不同特征的数据可比性增强。 提高模型性能 ：许多机器学习算法（如K均值、PCA等）对数据的尺度非常敏感，Z-score标准化可以帮助模型更好地收敛 ………………………………