均值修正（mean normalization）是一种常用的数据预处理方法，用于将数据集中的每个特征值都减去该特征的均值，以使数据的均值为0。这个过程可以通过以下步骤实现：

1. 计算数据集中每个特征的均值：对于每个特征，将所有样本的该特征值相加，然后除以样本数量。

2. 减去均值：对于每个特征，将数据集中的每个样本的该特征值都减去对应特征的均值。

均值修正的目的是消除数据中的偏差，使得数据在各个特征上的分布更加接近于标准正态分布。这有助于提高机器学习算法的性能，特别是那些对数据尺度敏感的算法。

通过均值修正，数据集中的每个特征都会以0为中心，即特征值的平均值为0。这种预处理可以减少特征之间的相关性，使得训练过程更加稳定。此外，均值修正还可以消除由于不同特征尺度不同而引起的问题，确保各个特征对模型的影响具有相同的重要性。

需要注意的是，均值修正只是数据预处理的一种方法，它并不会改变数据的分布形状或数据之间的相对关系。另外，对于某些特定的问题和算法，均值修正可能并不适用或不必要。因此，在应用均值修正之前，需要根据具体情况仔细考虑是否需要进行该预处理步骤。