归一化是指将数据转换为标准尺度或相对比例的过程。在数据处理中，归一化的目标是使数据具有统一的尺度，以便更好地适应模型的训练和提高模型性能。归一化通常是通过线性变换将数据映射到一个特定的范围或分布。

为什么要进行归一化？

消除尺度差异： 不同特征可能具有不同的尺度和范围，这可能导致某些特征在模型训练中起主导作用，而其他特征的影响被忽略。归一化可以消除特征之间的尺度差异，确保每个特征对模型的贡献相对平等。

提高模型收敛速度： 在训练深度神经网络等模型时，数据的归一化可以加速模型的收敛。这是因为在归一化后，模型的参数更新更加稳定，训练过程更容易找到损失函数的最优解。

增加模型的泛化能力： 归一化有助于模型更好地适应不同规模和范围的数据，从而提高模型的泛化能力，使其在新的数据上表现更好。

总的来说，归一化是一种预处理数据的重要步骤，有助于改善模型的性能、加速训练过程并提高模型的稳定性。不同的归一化方法可以根据具体的应用和数据分布选择。