Z-Score Normalization处理后的数据会在0附近，也有可能取大于1的值。Min-Max Normalization处理后的数据，只可能在0和1之间

对于数据正规化方法的结果分析，我们可以逐一分析每个选项：

### Min-Max Normalization
Min-Max Normalization将数据缩放到一个固定的范围，通常是 \([0, 1]\)。其转换公式是：

\[ x' = \frac{x - \min(X)}{\max(X) - \min(X)} \]

- **选项 C**：经过 Min-Max Normalization 处理后的数据，不可能再有小于 0 的值。
- **正确**。因为所有数值都被缩放到 \([0, 1]\) 范围内。

- **选项 D**：经过 Min-Max Normalization 处理后的数据，可能还有大于 1 的值。
- **错误**。由于数据被限定在 \([0, 1]\) 范围内，不可能有大于 1 的值。

### Z-Score Normalization
Z-Score Normalization将数据调整为均值为 0，标准差为 1，即标准正态分布。其转换公式是：

\[ z = \frac{x - \mu}{\sigma} \]

- **选项 A**：经过 Z-Score Normalization 处理后的数据，不可能再有小于 0 的值。
- **错误**。数据中心化处理可能产生负值，正态分布的特性允许数值跨越正负。

- **选项 B**：经过 Z-Score Normalization 处理后的数据，不可能再有大于 1 的值。
- **错误**。类似选项 A，正态分布允许数据点超过 1。

### 正确答案
- **选项 C** 是正确的。经过 Min-Max Normalization 处理后的数据，其值范围限定在 \([0, 1]\)，因此不可能有小于 0 的值。