归一化是一种数据处理方法，主要用于将不同量纲、范围或分布的数据转换为具有相同尺度、范围或分布的数值，以便于进行比较和处理，归一化通常涉及到对数据进行缩放、平移等操作，使其落在一个特定的区间或标准值上，如[0, 1]或[-1, 1]。
归一化的常见应用场景包括：数据预处理、特征选择、模型训练等，通过归一化，可以消除数据之间的量纲和范围差异，提高数据处理的效果，在机器学习中，对输入特征进行归一化有助于模型更好地捕捉数据之间的关系，提高模型的性能。
归一化是一种简单有效的数据处理方法，可以帮助我们更好地理解和分析数据，从而提高数据分析和机器学习等领域的应用效果。
