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归一化是数据预处理中的重要技术。当我们处理包含不同特征的数据时，比如年龄、收入、身高、体重等，这些特征的数值范围差异很大。年龄可能在20到80之间，而收入可能在几千到几万之间。这种差异会影响机器学习算法的性能。
Min-Max归一化是最常用的归一化方法。它使用公式：x归一化等于x减去最小值，除以最大值减最小值。这样可以将任意范围的数据缩放到0到1之间。比如原始数据20到90，归一化后变成0到1。这种方法保持了数据的相对关系。
Z-score标准化也叫标准分数，使用公式z等于x减去均值μ除以标准差σ。这种方法将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布。在这个分布中，大约68%的数据落在正负1个标准差之间，95%的数据落在正负2个标准差之间。这种方法特别适用于数据呈正态分布的情况。
归一化在机器学习中有广泛应用。在神经网络训练中，归一化可以加速收敛并提高稳定性。支持向量机和K近邻算法对特征尺度敏感，归一化能确保所有特征得到公平对待。在数据可视化中，归一化使不同量纲的数据能在同一图表中比较。特征工程和图像处理也经常使用归一化技术。
总结一下，归一化是数据预处理的重要步骤。它能消除不同特征间的量纲差异，提高算法性能，加速模型收敛，便于数据比较分析。选择归一化方法时，Min-Max适用于有界数据，将数据缩放到0到1之间；Z-score适用于正态分布数据，结果均值为0标准差为1。数据处理的典型流程是：收集数据、选择合适的归一化方法、应用归一化、然后进行模型训练。掌握归一化技术对数据科学和机器学习非常重要。