1、归一化是将样本的特征值转换到同一量纲下把数据映射到[0，1]或者[-1， 1]区间内，仅由变量的极值决定，因区间放缩法是归一化的一种。
2、简单来说，标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下。归一化是依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准，也就是说都转化为“单位向量”。
3、应用场景的差异 尽管归一化在某些特定场景下仍具价值，但标准化在机器学习中的应用更为广泛。其优势在于处理异常值和保持数据分布的稳定性。当数据存在显著偏态时，归一化可能导致正常数据被挤压，而标准化则能更好地保持样本间的区分度。
4、数据标准化和归一化是数据预处理的两种常用技术，它们都可以用来调整数据的尺度，但在具体操作和应用上存在一些区别。数据标准化通常是将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，而归一化则是将数据缩放到一个特定的范围，通常是[0，1]或[-1，1]。
5、标准化和归一化的选择取决于你的具体需求。如果你关注的是数据范围的线性映射，归一化可能是你的首选。而如果你的目标是使数据更加符合正态分布，或者在处理具有不同尺度特征的数据时，标准化是不可或缺的工具。
6、大的层面而言，归一化和标准化是差不多的，都是模型运算器对数据进行处理，从而使数值都落入到统一的数值范围，从而在建模过程中，各个特征量没差别对待。
小数位归一化 （Decimal Place Normalization）在数字数据表中，小数位归一化是基础的调整，Excel等工具默认保留两位小数，但可以通过设置统一整个表中的精度。这种归一化简单直观，但对数据类型的要求较高。
normalization）也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落到[0，1]区间，转换函数如下：其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。
目前数据标准化方法有多种，归结起来可以分为直线型方法（如极值法、标准差法）、折线型方法（如三折线法）、曲线型方法（如半正态性分布）。不同的标准化方法，对系统的评价结果会产生不同的影响，然而不幸的是， 在数据标准化方法的选择上，还没有通用的法则可以遵循。
数据的量纲不同；数量级差别很大。经过标准化处理后，原始数据转化为无量纲化指标测评值，各指标值处于同一数量级别，可进行综合测评分析。如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用。避免数值问题：太大的数会引发数值问题。
Min-max 标准化min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。
深入探讨数据处理的黄金双翼——数据标准化与归一化，它们在模型构建中的重要性不容忽视。首先，让我们理解它们的内涵与区别：数据标准化，如通过StandardScaler，是通过中心化和缩放处理，确保每个特征的均值为0，方差为1，避免单个特征对模型学习产生过大的影响。
打开OriginPro5，点击SparkLines的图，可以看到趋势图。选中整列数据。右键选择Normalize点击，默认弹出框可以设置信息。此时数据被归一化，OriginPro默认采用的是线性归一化。
首先，打开软件，如下图所示，然后进入下一步。其次，完成上述步骤后，单击SparkLines图以查看趋势图，如下图所示，然后进入下一步。接着，完成上述步骤后，纵坐标显示的数据没有归一化，如下图所示，然后进入下一步。
origin在460nm处归一化处理的方法如下：最小值校准。在Origin软件的工作表中导入ASCII数据。由于仪器的原因，测试的基线对应的值可能并不相同，各个Fig.1中各曲线第一行的值不都为0，即基线没有经过校准（校零）。可以手动设置列值校准（这一步或许不是必须）。作图。
归一化处理可以通过将数据映射到较小范围，如0到1之间，来减小数据的波动性，提高数据的稳定性。此外，归一化处理还可以帮助消除数据中的噪声，使得分析更加准确。数据可解释性：归一化处理公式可以将数据的值转换为一个相对的量。使得数据的意义更加直观和易于理解。
归一化也是一种常见的量纲处理方式，可以让所有的数据均压缩在【0，1】范围内，让数据之间的数理单位保持一致。可以使用SPSSAU进行归一化处理。
数据归一化方法有两种形式，一种是把数变为（0，1）之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。把数变为（0，1）之间的小数主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。
比如有第一列数据，按照最大最小值进行非线性归一化到（0.1，1）区间。
首先，打开软件，如下图所示，然后进入下一步。其次，完成上述步骤后，单击SparkLines图以查看趋势图，如下图所示，然后进入下一步。接着，完成上述步骤后，纵坐标显示的数据没有归一化，如下图所示，然后进入下一步。
1、比如有第一列数据，按照最大最小值进行非线性归一化到（0.1，1）区间。
2、首先在Excel表格中输入一组基础数据，需要计算每个数字在整个A列中的占比。在B1单元格中输入计算公式：=A1/SUM（$A$1：$A$8）。点击回车并下拉公式，批量生成计算结果。此时显示的是小数数值，选中单元格并点击“开始”选项卡中的“百分比”图标。
3、．将原始数据中的“残糖量”、“酶活”、“生物量”、“溶氧”列所在数据，使用函数进行线形归一化整理，整理后的效果如图6-2右侧所示。图6-2 6-1案例图表实现第1步 注：本案例的归一化方案采用了线形类比法，是以“pH”为参考基准进行的数值转换。
4、小数位归一化 （Decimal Place Normalization）在数字数据表中，小数位归一化是基础的调整，Excel等工具默认保留两位小数，但可以通过设置统一整个表中的精度。这种归一化简单直观，但对数据类型的要求较高。
5、问题十：在excel表格中如何对数据进行归一化处理 比如对A1到A10中的是个数进行归一化处理，就是分别计算每个数占这是个数这和的百分比，可以用公式计算，不是很难，例如：在单元格B1中输入“=A1/sum（$A$1：$A$10），点击B1右下角的抚十字下拉到B10放开鼠标，b列的结果就是你要的归一化结果。
6、一类是有实际意义的量纲化处理，一类是数理化的量纲处理。归一化的目的是让数据压缩在【0，1】范围内，其中也包括0和1；其计算公式为（X - Min）/ （Max - Min）。归一几乎适用于所有场景，但是如果最大最小值不稳定，其归一化结果也不稳定，可能会导致后续使用归一化数据分析的效果也不稳定。