机器学习——标准化/归一化的目的、作用和场景

（一）归一化的作用

在机器学习领域中，不同评价指标（即特征向量中的不同特征就是所述的不同评价指标）往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。其中，最典型的就是数据的归一化处理。（可以参考学习：数据标准化/归一化）

简而言之，归一化的目的就是使得预处理的数据被限定在一定的范围内（比如[0,1]或者[-1,1]），从而消除奇异样本数据导致的不良影响。

1）在统计学中，归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0~1之间是统计的概率分布，归一化在-1~+1之间是统计的坐标分布。

2）奇异样本数据是指相对于其他输入样本特别大或特别小的样本矢量（即特征向量），譬如，下面为具有两个特征的样本数据x1、x2、x3、x4、x5、x6（特征向量—>列向量）,其中x6这个样本的两个特征相对其他样本而言相差比较大，因此，x6认为是奇异样本数据。