在机器学习和数据分析中，数据规范化（标准化）是一个重要的预处理步骤，它有助于提高模型的性能和稳定性。数据规范化是将数据调整到一个共同的尺度或范围的过程，以便更好地进行比较和分析。以下是三种常用的数据规范化方法：

最小-最大规范化是一种线性变换方法，它将原始数据缩放到给定的范围，通常是0-1之间。该方法通过将每个原始数据点减去最小值，然后除以范围（即最大值减去最小值）来实现。这样做的目的是将数据的范围归一化到0-1之间。

最小-最大规范化的优点是保持了原始数据值之间的联系，能够更好地处理今后可能出现的新的数据点。然而，如果今后的输入实例落在原始数据值域之外，该方法可能会面临“越界”错误。

Z分数规范化是一种基于数据均值和标准差的规范化方法。它通过将每个原始数据点减去均值，然后除以标准差来实现。这种方法将数据的均值调整为0，标准差调整为1。

Z分数规范化的优点是能够处理实际最小值和最大值未知的情况，或者在离群点影响最小-最大规范化时，提供一种有效的替代方案。此外，Z分数规范化在许多机器学习算法中也被广泛使用，因为它能够使数据具有恒定的方差和无偏的均值。

小数定标规范化通过移动数据值的小数点位置来进行规范化。小数点的移动位数取决于数据的最大绝对值。该方法通过将每个数据点乘以10的幂次方来实现，以便将其移动到适当的位置。小数定标规范化的一个例子是将一个在0-100范围内的数据集规范化到0.0-1.0范围内。

小数定标规范化的优点是简单易行，不需要知道数据的实际范围或分布情况。此外，它还可以处理具有不同量级的数据，使其在同一尺度上进行比较和分析。然而，小数定标规范化可能会改变数据的特性，因此在使用时需要谨慎考虑其影响。

总结：

以上三种方法都是常用的数据规范化技术，它们各有优缺点，适用于不同的情况和需求。在选择合适的规范化方法时，需要综合考虑数据的性质、分布和特点，以及模型的要求和目标。在实际应用中，可以根据具体的数据集和任务来选择最适合的方法，以获得最佳的性能和结果。