В чем разница между центрированием данных и масштабированием в машинном обучении?

Возможно, имелись в виду понятия «центрирование» и «масштабирование» в контексте нормализации данных для машинного обучения. dzen.ru www.osp.ru

Центрирование — это процесс удаления среднего значения каждого признака. scikit-learn.ru Центрирование используется, например, в кластеризации и многих методах машинного обучения. habr.com

Масштабирование, или нормализация, заключается в приведении числовых переменных к определённому диапазону, где достигается наибольшая точность. dzen.ru Есть два популярных метода масштабирования числовых данных перед моделированием: dzen.ru

1. Нормализация. dzen.ru Каждая входная переменная масштабируется до диапазона от нуля до единицы. dzen.ru
2. Стандартизация. dzen.ru Каждая входная переменная масштабируется отдельно путём вычитания среднего значения (центрирование) и деления на стандартное отклонение, чтобы среднее значение равнялось нулю, а стандартное отклонение — единице. dzen.ru

Таким образом, разница между центрированием и масштабированием в том, что центрирование — это первый этап нормализации, а масштабирование — сам процесс приведения данных к определённому диапазону.