先說結論: z-score不會修改原來的資料分布。
這篇是z-score的標準化究竟怎麼弄？中如下內容的修訂
那麼預設引數下，我們就是對矩陣按列進行z-score的標準化。檢驗標準很簡單，計算標準化的資料的均值和標準差，因為z-score的結果就是讓資料服從均值為0，標準差為1的正態分佈。裡面說z-score的效果是讓資料轉換成正態分佈的說法是不正確的。z-score的效果就是讓變換後的資料的均值為0，標準差為1，不會改變原來的資料分布。(每當看到0和1，就不自覺地想到標準正態分佈，真是尷尬呀)
當然這篇文章不只是糾正乙個錯誤而已，還想介紹乙個除了搜尋以外還有什麼方法是可以驗證自己的想法的方法。這個方法很簡單，就是實踐出真知。
因為我原來的觀點是z-score會改變了資料分布，那麼最簡單的驗證方法就是找乙個原本不是正態分佈的資料做乙個z-score變換，觀察前後的資料分布即可。而這個可以通過r語言實現。
什麼樣的分布不是正態分佈呢？
嗯，這個肯定不是正態分佈！
之後，我們將y進行z-score變換，也就是scale一下
原來是什麼分布，z-score變換之後還是原來的分布。因為z-score做的事情是將資料整體偏移(減法)保證了均值為0，隨後進行壓縮(除法)，保證了方差為1。
最後說一句: 儘管我們可以通過學習別人的經驗來獲取知識，但網路上的資料未必都非常優秀(包括我的)，有一些內容是筆誤，有一些內容是作者沒有搞清楚就寫，因此，有些時候你還需要通過自己實踐才行。
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