最小-最大标准化

最小-最大标准化（min-max standardization），理学-统计学-描述统计-数据标准化，将某变量中的观测值减去该变量的最小值，然后除以该变量的极差。又称极值标准化。最小-最大标准化利用最小值和最大值消除了量纲对数据差异的影响，将数据按照比例缩放，使之落入一个小的特定区间，是对原始数据的线性变换，保留了原来数据中存在的关系，是消除量纲和数据取值范围影响的较为简单的方法。计算公式为：最小-最大标准化的作用主要有三个方面：①标准化后的数据范围在[0,1]之间。极值标准化是消除量纲影响和变异大小因素影响的简单方法。②有一些关系系数在定义时就已经要求对数据进行最小-最大标准化。在统计指数的计算中，常常采用一种极值标准化的变种手段。如有些统计指数需要限制在[60，100]间，则需要对调查数据进行如下数据变换，然后将变换后的指标用于统计指数的编制。③能够清晰地看到每个标准化后的数据在数据总体中的绝对位置。例如，当数据集为(0,5,10)时，其极值标准化结果为(0,0.5,1)。其中数字5的极值标准化结果0.5就反映了该数据在整体数据最大值与最小值之间的位置，即两数的中间位置。