什么是数据归一化处理

数据归一化处理是数据分析和机器学习中常用的一种预处理技术，其目的是为了确保所有输入特征在相同的尺度上，从而提高模型的性能和训练效率。数据归一化的主要目标有三个：

1. **消除量纲影响**：不同特征可能具有不同的度量单位，归一化可以使它们在同一范围内，避免因单位差异导致模型对某些特征的权重偏大或偏小。

2. **加快收敛速度**：在许多优化算法中，梯度下降等方法对数据的范围敏感。归一化可以减小数据的动态范围，使得学习过程更加稳定，减少迭代次数。

3. **增强模型稳定性**：对于一些基于距离的算法（如KNN、SVM），数据的缩放有助于确保距离度量的一致性。

常见的数据归一化方法有：
- **最小-最大缩放（Min-Max Scaling）**：将数据映射到 [0, 1] 或 [-1, 1] 的区间内。
- **Z-score标准化**：也称为标准差标准化，通过计算每个特征值与均值的差除以标准差，使结果分布中心为0，标准差为1。
- **双边标准化（Robust Scaling）**：对异常值更鲁棒，通常用四分位数间距代替标准差进行标准化。