数据归一化处理是什么意思?

数据归一化处理是把不同范围的数据转换到相同区间，方便比较和分析。比如把0到100分的成绩和0到5分的评分都调整到0到1之间。常见方法有最小最大归一化和Z-score标准化，前者用最大值和最小值计算，后者用平均值和标准差处理。归一化能消除量纲影响，让机器学习算法更稳定高效。

数据归一化的作用

归一化能避免某些数据主导计算结果，比如收入和年龄数值差异大。处理后的数据梯度下降更快，模型收敛更稳定。图像处理中归一化让像素值在0到255之间统一。金融数据里归一化能比较不同股票的波动幅度。归一化还能减少异常值的影响，让模型更鲁棒。