教師なし学習比較
変数の標準化（standardization）と正規化（normalization）の主な違いは何か？
A.標準化はZ値に変換（平均0、標準偏差1）し、正規化は値を[0,1]に縮小する。どちらもクラスタリングの前処理として用いられる← 正解
✓ 正解です。標準化（Z-score）はμ=0、σ=1に変換し、正規化（Min-Max）は[0,1]範囲に縮小します。両者はクラスタリング前処理で重要です。
B.標準化は外れ値に強く、正規化は外れ値に敏感である
✗ 逆です。外れ値がある場合、正規化は最大値に影響されやすく、標準化が相対的にロバストです。
C.標準化は正規分布を仮定し、正規化は均等分布を仮定する
✗ 特定の分布を仮定しません。標準化は分布形状によらず適用でき、正規化も同様です。
D.正規化は教師あり学習のみに用いられ、標準化は教師なし学習のみに用いられる
✗ 誤りです。両者とも教師あり・なし両方で広く使用されます。
この問題のポイント
標準化（Z-score）はμ=0、σ=1に変換し、正規化（Min-Max）は[0,1]範囲に縮小します。両者はクラスタリング前処理で重要です。
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