数据的归一化处理是什么意思?

数据的归一化处理是将不同量纲的数据统一到相同范围的过程。比如将数值缩放到0到1之间，或者让所有数据都符合标准正态分布。常见的归一化方法有最小-最大归一化和Z-score标准化。最小-最大归一化适合数据分布均匀的情况，Z-score标准化则适合数据分布不均的场景。归一化后，不同特征的数据可以直接比较，避免某些数值大的特征主导计算结果。

归一化的应用场景

归一化在机器学习中很常见，比如K近邻算法和神经网络都需要归一化数据。如果数据范围差异大，模型训练会不稳定。归一化还能加速梯度下降的收敛速度，减少训练时间。实际应用中，图像处理会将像素值归一化到0到1，金融数据会将股价归一化到0到100之间。归一化不是万能的，某些算法如决策树就不需要归一化。