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1、 Yeo-Johnson变换（Yeo-Johnson transformation）或“Yeo-Johnson幂变换（Yeo-Johnson power transformation）”是幂变换（power transformation）的方法之一，通过构建一组单调函数对随机变量进行数据变换。

2、 Yeo-Johnson变换具有幂变换的一般性质，能够减小随机变量的异方差性（heteroscedasticity）并放大其正态性（normality），使其概率密度函数的形态向正态分布靠近。Yeo-Johnson变换的特点在于其可被应用于包含0值和负值的样本中，因此其也被认为是Box-Cox变换在实数域的推广。

3、 Yeo-Johnson变换作为数据标准化的方法之一被应用于数据挖掘和机器学习的数据预处理阶段。当随机变量正态性较差时，对其使用Yeo-Johnson变换进行预处理，有利于对该随机变量进行基于正态假设的统计分析。

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