Чем отличается масштабирование данных от их нормализации?

Масштабирование данных и их нормализация имеют разные цели и задачи.

Масштабирование — метод преобразования числовых признаков, который позволяет установить диапазон значений для признака. 4brain.ru Например, можно масштабировать признаки так, чтобы они находились в диапазоне от 0 до 1 или от -1 до 1. 4brain.ru Цель масштабирования — улучшить стабильность модели и облегчить сравнение признаков с различными масштабами. 4brain.ru

Нормализация — метод преобразования числовых признаков, который позволяет установить нулевое среднее значение и единичное стандартное отклонение. 4brain.ru Благодаря этому можно уменьшить влияние выбросов и улучшить стабильность модели. 4brain.ru Ключевая цель нормализации — привести различные данные в разных единицах измерения и диапазонах значений к единому виду, который позволит сравнивать их между собой или использовать для расчёта схожести объектов. habr.com

Таким образом, масштабирование фокусируется на изменении диапазона значений, а нормализация — на приведении данных к стандартному нормальному распределению. 4brain.ru