归一化可解决PHP中数值量纲差异问题。1、最小-最大归一化将数据线性映射到[0,1]或自定义范围，公式为（原值-最小值）/（最大值-最小值），再按a+(b-a)×结果扩展至[a,b]。2、Z-score标准化利用均值和标准差使数据均值为0、标准差为1，适用于含异常值数据。3、小数定标归一化通过移动小数点位置调整，位数j由绝对值最大数决定，映射后值为原值/10^j。

如果您在处理PHP中的数值数据时，发现不同特征的量纲差异较大，可能会影响后续的数据分析或模型训练效果，可以通过归一化将数据缩放到统一范围内。以下是实现PHP数值归一化与范围映射的具体步骤：

一、最小-最大归一化（Min-Max Normalization）

该方法将原始数据线性地映射到[0, 1]区间或其他指定范围，适用于数据分布较为均匀的情况。其公式为：归一化值 = (原值 – 最小值) / (最大值 – 最小值)。

1、遍历数组获取当前数据集中的最小值和最大值。

2、对每个数值应用上述公式进行转换，确保结果落在目标区间内。

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3、若需映射至自定义范围如[a, b]，可进一步使用扩展公式：映射值 = a + (b – a) × 归一化值。

二、Z-score 标准化（Standard Score Normalization）

此方法基于数据的均值和标准差进行调整，使变换后的数据均值为0，标准差为1，适合存在异常值或分布不均的情形。

1、计算数据集的平均值（均值）与标准差。

2、对每个数值执行运算：标准化值 = (原值 – 均值) / 标准差。

3、保留结果用于后续分析，注意该方法不保证数据落在固定区间内。

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三、小数定标归一化（Decimal Scaling）

通过移动数据的小数点位置来进行归一化，小数点的移动位数由数据绝对值的最大值决定。

1、找出数据集中绝对值最大的数，并确定其位数j（即满足 |max|

2、对所有数值执行除法操作：归一化值 = 原值 / 10^j。

3、处理完成后，所有数据将被压缩至[-1, 1]区间附近。

四、PHP中实现范围映射函数封装

为了提高性，可以将常见的归一化逻辑封装成可调用函数，便于批量处理多维数组或数据表字段。

1、定义一个函数normalizeArray()，接收参数包括原始数组、目标最小值和目标最大值。

2、在函数内部先计算原数组的最小值与最大值，然后逐项应用线性映射公式。

3、返回新的归一化数组，确保每个元素都已按比例缩放至指定范围。

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