【归一化的英文】在数据处理和机器学习领域，"归一化"是一个常见的术语。它指的是将数据缩放到一个特定的范围，通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]，以便于模型训练和比较不同特征之间的数值差异。归一化的英文通常为 Normalization。
一、归一化的定义与作用
归一化是将数据按比例缩放，使其落在一个特定区间内，从而消除量纲的影响。它的主要作用包括：
- 提高模型的收敛速度；
- 避免某些特征对模型产生过大影响；
- 使得不同量纲的数据具有可比性。
二、常见归一化方法及其英文名称
| 中文名称 | 英文名称 | 说明 |
| 最大最小归一化 | Min-Max Normalization | 将数据缩放到 [0, 1] 范围内 |
| Z-Score 归一化 | Z-Score Normalization | 使数据服从均值为 0、标准差为 1 的分布 |
| 小数定标归一化 | Decimal Scaling | 通过移动小数点位置来归一化数据 |
| 模型归一化 | Model Normalization | 在神经网络中常用于加速训练过程 |
三、归一化与标准化的区别
虽然“归一化”和“标准化”经常被混用，但它们在技术上有所不同：
| 术语 | 英文名称 | 特点 |
| 归一化（Normalization） | Normalization | 数据缩放到 [0, 1] 范围 |
| 标准化（Standardization） | Standardization | 数据转换为均值为 0、标准差为 1 的分布 |
四、应用场景
- 机器学习：如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等算法对输入数据的尺度敏感；
- 图像处理：调整像素值范围以提高图像质量；
- 数据可视化：便于对比不同数据集的趋势。
五、总结
归一化是一种重要的数据预处理手段，其英文为 Normalization。不同的归一化方法适用于不同的场景，选择合适的归一化方式有助于提升模型性能和数据理解能力。在实际应用中，应根据数据特点和算法需求灵活选择。