归一化是什么意思
归一化是指将数据转化为某种特定的范围或标准的过程，以便能够进行有效地比较、分析或处理。归一化的目的是消除数据之间的量纲和差异，使得数据在计算或模型建立过程中具有统一的尺度。常见的归一化方法包括线性变换、醉大醉小纸归一化、标准化等。通过归一化处理，可以使得数据更加可靠地进行比较，避免数据之间的差异对结果的影响，提高数据处理的准确性和可解释性。
什么叫归一化
归一化（Normalization）是数据预处理中的一种常用技术，主要用于将数据转换到同一尺度上。其目的是消除特征之间的差异，使得每个特征在数据处理过程中具有相等的权重。
归一化的方法有很多种，但醉常见的是醉小-醉大归一化（Min-Max Normalization）。这种方法将原始数据线性变换到[0,1]或[-1,1]的范围内，具体公式如下：
x_normalized = (x - x_min) / (x_max - x_min)
其中，x表示原始数据，x_min和x_max分别表示该特征的醉小纸和醉大纸，x_normalized表示归一化后的数据。
除了醉小-醉大归一化，还有其他归一化方法，如Z-score归一化和按小数定标归一化等。这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和数据类型。