归一化处理是一种数据预处理方法，主要用于将不同尺度或范围的数据转换到一个统一的标准范围内。通过归一化，可以消除数据间的量纲差异，使不同特征具有可比性，从而提高机器学习模型的性能和收敛速度。常见的归一化方法包括最小-最大归一化和Z-score归一化。最小-最大归一化将数据线性变换到[0,1]区间，而Z-score归一化则基于均值和标准差将数据转换为均值为0、标准差为1的分布。归一化广泛应用于数据挖掘、机器学习和统计分析等领域。