数据的归一化处理
数据归一化是数据分析中一项重要的工作，它能够产生一个特定的概率，从而使数据更容易分析处理。下面主要介绍数据归一化的必要性及优缺点：
一、数据归一化的必要性：
1、 让数据处于同一范围：由于不同特征数据可能存在不同的范围，将其归一化到一个相同的范围，使得计算机更容易处理。
正则化的缺点2、加速算法：归一化可以加快训练过程，提升性能，在某些算法中，例如Logistic回归或线性SVM等，归一化可以显著提高算法的收敛速度，减少很多时间上的损耗 。
3、降低特征间的相关性：归一化可以降低特征间的相关性，确保同一个数据集中若干变量之间不存在任何相关性。
二、数据归一化的优缺点：
优点：
1、易于正则化：归一化可以促使模型轻松正则化，有利于提升模型表现。
2、可解释性：归一化可以提供清晰的特征权重反应，从而更容易理解模型。
3、空间复杂度：归一化可以减少计算量，从而降低空间复杂度，提升系统性能。
缺点：
1、有可能破坏数据本身：强行归一化可能会影响原始信号，如果特征值本身是有用的特征，归一化时就可能丢失有用特征，会严重影响训练效果。
2、缺乏有效性：归一化操作没有任何实质性的作用，可能从本质上影响模型的正确分类，因此需要小心使用。
总的来说，数据归一化是十分必要的，它可以使得计算机更好地处理数据分析，但也有许多局限性，所以在使用时应时刻谨慎，正确运用。

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