你想弄懂什么？

最小-最大归一化将特征值 $X$ 转换为 $X_{\text{norm}} = \frac{X - X_{\min}}{X_{\max} - X_{\min}}$，将特征的观测范围映射到区间 $[0, 1]$。

适用条件：逐数值特征应用。；需要该特征在数据集中的有限最小值 $X_{\min}$ 和最大值 $X_{\max}$。；假设 $X_{\max} \neq X_{\min}$ 以避免除以零。

最小-最大归一化将特征值 $X$ 转换为 $X_{\text{norm}} = \frac{X - X_{\min}}{X_{\max} - X_{\min}}$，将特征的观测范围映射到区间 $[0, 1]$。

适用条件：逐数值特征应用。；需要该特征在数据集中的有限最小值 $X_{\min}$ 和最大值 $X_{\max}$。；假设 $X_{\max} \neq X_{\min}$ 以避免除以零。