中心标准化涉及到减去均值并除以标准差

连续型变量的中心标准化，通常是指将变量的均值调整为0，并且单位调整为标准差。其公式为：

\[ Z = \frac{X - \mu}{\sigma} \]

其中，\(X\) 是原始变量值，\(\mu\) 是变量的均值，\(\sigma\) 是变量的标准差。

根据给出的选项，正确答案是：

B: 

### 专业分析：
1. **均值调整**：通过减去均值 \(\mu\)，每个变量值 \(X\) 被调整为相对于均值的偏差。
2. **单位调整**：通过除以标准差 \(\sigma\)，将这些偏差标准化为单位标准差，使得数据的尺度一致。

这种标准化方法的好处在于，它消除了数据的量纲，使得不同量纲的数据可以进行比较，并且常用于许多机器学习算法中，以提高模型的性能和收敛速度。