归一化处理是否是对不同特征进行归一化？

归一化处理通常指的是在机器学习和统计学中，对数据集中的数值特征进行调整，以使它们具有统一的尺度和范围。这种处理可以减少不同特征之间的尺度差异对于算法性能的影响，特别是在需要计算样本间距离的算法中，如K最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）。

归一化处理主要有以下几种方法：
1. 最小-最大归一化：通过线性变换将原始数据缩放到一个特定的范围，通常是[0, 1]。公式为：\( x_{\text{norm}} = \frac{x - x_{\text{min}}}{x_{\text{max}} - x_{\text{min}}} \)。
2. Z-score标准化：将特征值转换为标准正态分布，即均值为0，标准差为1。公式为：\( x_{\text{norm}} = \frac{x - \mu}{\sigma} \)，其中\( \mu \)和\( \sigma \)分别是特征的均值和标准差。
3. L1和L2标准化：L1标准化是将数据的每个特征缩放到范数为1（特征向量的L1范数），而L2标准化则是将数据缩放到L2范数（欧几里得范数）为1。

归一化处理确实是对数据集中不同特征进行的，以保证在机器学习算法中，每个特征都能在同等尺度上对模型的预测做出贡献。