Un'altra tecnica di pre-elaborazione che trasforma i dati in modo che la loro distribuzione
abbia una media pari a 0 e una deviazione standard pari a 1. Il valore risultante (Z-score)
indica di quante deviazioni standard un punto si discosta dalla media del gruppo.
Caratteristiche:
Si basa su media e deviazione standard dei dati.
Non vincola i dati a un range specifico.
È meno sensibile agli outliers rispetto alla normalizzazione.
Particolarmente utile per algoritmi che assumono una distribuzione
Gaussiana ("a campana") dei dati.
Nel concreto: In uno studio sulla pressione sistolica, la media è 130 mmHg e la
deviazione standard è 15 mmHg. Dopo la standardizzazione:
Un paziente con 145 mmHg avrà un valore di +1 (è a una deviazione standard
sopra la media).
Un paziente con 115 mmHg avrà un valore di -1 (è a una deviazione standard
sotto la media).