【归一化的英文】在数据处理和机器学习领域，"归一化"是一个非常常见的概念。它指的是将数据按照一定的比例进行调整，使得不同量纲或数量级的数据能够在一个统一的尺度上进行比较或分析。归一化的英文术语是 "Normalization"。
一、归一化的定义与作用
归一化是一种数据预处理方法，旨在将数据缩放到一个特定的范围内（如 [0,1] 或 [-1,1]），以消除不同特征之间的量纲差异，提升模型的训练效率和预测精度。它广泛应用于图像处理、自然语言处理、金融数据分析等领域。
二、常见归一化方法及英文名称
| 中文名称 | 英文名称 | 简介 |
| 最小-最大归一化 | Min-Max Normalization | 将数据线性变换到 [0,1] 范围内，公式：$ x' = \frac{x - \min(x)}{\max(x) - \min(x)} $ |
| Z-Score 归一化 | Z-Score Normalization | 通过减去均值并除以标准差，使数据服从标准正态分布，公式：$ x' = \frac{x - \mu}{\sigma} $ |
| 小数定标归一化 | Decimal Scaling | 通过移动小数点位置，将数据缩放到 [-1,1] 范围内，适用于整数数据 |
| 模长归一化 | Vector Normalization | 将向量的模长变为1，常用于文本向量化处理 |
三、归一化与标准化的区别
虽然“归一化”和“标准化”在某些情况下可以互换使用，但它们在数学上是有区别的：
| 项目 | 归一化（Normalization） | 标准化（Standardization） |
| 目的 | 缩放数据到固定范围（如 [0,1]） | 使数据符合标准正态分布 |
| 方法 | Min-Max、Decimal Scaling 等 | Z-Score、Robust Scaling 等 |
| 对异常值敏感 | 是 | 否（Z-Score 对异常值较敏感） |
| 应用场景 | 图像处理、神经网络输入 | 统计建模、回归分析 |
四、总结
“归一化的英文”是 "Normalization"，它是数据预处理中非常重要的一环。根据不同的应用场景，可以选择不同的归一化方法，如最小-最大归一化、Z-Score 归一化等。理解归一化的目的和适用场景，有助于提高模型的性能和稳定性。在实际应用中，还需结合数据分布情况选择合适的归一化方式。