均值方差归一化，也称为标准化。英文也叫作Z-score Normalization，它是把所有数据归到均值为0，方差为1的分布中。即确保最终得到的数据均值为0，方差为1。

均值方差归一化的公式为如下：

其中x为要归一化的值，μ为样本均值，S为样本的标准差：

首先减去均值就相当于把数据分布进行平移，即改变平均值。使数据的平均值都为0。这样并不会改变数据分布中各个点之间的距离。然后因为标准差可以理解为平均每个点距离平均值的距离，除以标准差就相当于以前平均每个点距离0的距离为S，现在变成了1。这样的话，对于数据中每个点的所有特征维度距离0的量纲就保持一致了。最后数据就都为均值为0，方差为1的正态分布了。