归一化是对什么进行归一化

归一化是一种常用的数据预处理技术，它将不同尺度或范围的数据转换为统一的标准范围，以便更好地进行比较和分析。归一化可以应用于各种类型的数据，包括数值型数据和特征向量。

在数值型数据中，归一化通常是将数据缩放到一个特定的范围，例如[0, 1]或[-1, 1]。这种归一化方法可以消除不同特征之间的量纲差异，使得它们具有可比性。常见的归一化方法包括最小-最大归一化和Z-score归一化。

在特征向量中，归一化通常是将每个特征向量的范数缩放到一个固定的值，例如单位范数。这种归一化方法可以使得特征向量具有相同的重要性，避免某些特征对模型产生过大的影响。常见的归一化方法包括L1范数归一化和L2范数归一化。

总而言之，归一化可以应用于各种类型的数据，包括数值型数据和特征向量，以消除不同尺度或范围的差异，使得数据具有可比性或相同的重要性。