特征的值都减掉原始资料中该特征的平均)、标准差变为1，这个方法被广泛的使用在许多机器学习演算法中(例如：支持向量机、逻辑回归和类神经网路)。
缩放至单位长度.该方法也在机器学习中常用。缩放特征向量的分量，将每个分量除以向量的欧几里得距离，使整个向量的长度为1。
应用.在随机梯度下降法中， 特征缩放有时能加速其收敛速度。而在支持向量机中，他可以使其花费更少时间找到支持向量，特征缩放会改变支持向量机的结果。