Mahout中的特征縮放方法包括以下幾種：
標準化（Normalization）：將數據按特定比例縮放，使其落入特定區間。常見的標準化方法包括Min-Max標準化和Z-Score標準化。
正則化（Normalization）：將數據按行或列進行縮放，使其具有相同的范數。常見的正則化方法包括L1正則化和L2正則化。
均值移除（Mean Removal）：將數據減去均值，以消除數據之間的偏差。
獨熱編碼（One-Hot Encoding）：將分類變量轉換為二進制變量，以便在模型中使用。
這些特征縮放方法可以幫助提高模型的性能，并使得數據更易于處理和分析。Mahout提供了多種特征縮放方法的實現，以滿足不同任務的需求。
