在机器学习或数据科学中，"特征旋转"通常指的是通过某种方式改变特征（变量）的尺度或分布，以便更好地进行数据分析和建模。以下是一些常见的方法来旋转特征：
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1. 标准化（Z-score标准化）：
目的：使所有特征的均值为0，标准差为1。
公式：( z = frac{(x mu)
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