为什么要幅度归一化 幅度归一化的必要性

1、提高数据处理速度

在进行机器学习算法处理之前，通常需要对数据进行归一化处理，其中幅度归一化（也称为最大最小归一化）是常见的一种方法。将数据进行幅度归一化可以使得数据的取值范围在[0,1]之间，这使得机器学习算法更容易处理，同时提高数据处理的速度。因为数据的取值范围较小，所使用的计算最小化了因数、增加计算速度。

2、消除特征之间的差异性

在数据集中，特征之间的取值可能存在巨大的差异，可能会对机器学习算法产生不好的影响。具有较大取值范围的特征将会对学习算法产生更大的影响，而具有较小取值范围的特征则会在学习算法中产生较小的影响。为此，我们可以将所有特征都归一化到同一尺度下，消除了特征之间的差异性，使得学习算法可以更好地处理数据。

举个例子，如果有一个特征的取值范围在[0,10000]，另一个特征的取值范围只在[0,1]，那么这样的数据在处理时，将会影响某些算法的表现。差异性大的特征会产生更大的影响，在分类问题中算法比较依赖于特征，所以我们需要消除差异性，使得每个特征对算法的影响更加平衡。

3、对数据进行可视化处理

幅度归一化可以将数据归一化到[0, 1]之间，这样的归一化后的数据可以更轻松地可视化。可视化的优点是可以帮助人类更好地分析数据和找出数据中的模式和规律。在数据预处理中，幅度归一化通常是常用的数据处理，它将大量的数据缩放到相同的范围。

这一特点在大数据领域尤其有用，随着计算机处理速度的提高、存储设备价格的降低，存储和处理数据的难度变小了，比起过去如今我们可以处理更多的数据，显示出数据的可视化，得到关键信息的时间也更加节省。

4、增加模型准确度

幅度归一化是一种数据预处理技术，可以帮助我们更好地进行数据建模和分析。幅度归一化可以帮助我们将数据转化为一种可以更好地表示数据的形式，有助于机器学习算法更好地处理数据，在实际应用中提高模型准确度。

在机器学习中，我们不仅要选择合适的算法和特征，还需要对数据进行预处理，通过幅度归一化可以有效地减小特征值的度量单位不同、测量范围不同对模型性能的影响，以此提升模型的准确度。