归一化是一种数据处理技术，其核心目的是将不同范围的数据转换为统一的范围，以便进行比较和分析。归一化可以简化计算过程，将有量纲的表达式通过变换变为无量纲的表达式，成为标量。这样做可以使得数据在处理过程中更加稳定和可靠，同时提高算法的准确性和效率。
归一化在多个领域都有应用，例如在统计学中用于归纳统一样本的统计分布性，在量子力学中表达粒子的量子态的波函数必须满足归一条件，以及在机器学习领域，如支持向量机（SVM）中，归一化可以防止数值范围悬殊的特征对结果的主导，从而提高算法性能。
归一化的常见方法包括最小-最大归一化和z-score归一化等。例如，在数据预处理中，归一化可以将数据缩放到特定的范围，如[0,1]或[-1,1]，以便于后续处理和加速算法收敛。
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