归一问题（Normalization）是许多数学和工程领域经常遇到的一个重要概念。它的核心目标是通过转换数据，将其缩放到特定的范围或标准化的尺度，以便更好地进行比较和分析。这种技巧的应用广泛，包括统计学、机器学习、数据挖掘等领域。
下面是几种常见的归一化技巧：
1. 最小-最大缩放（Min-Max Scaling）：将数据线性映射到指定的最小值和最大值之间的范围。这种方法适用于数据没有明显的边界，且对数据的绝对值大小不敏感的情况。
2. Z-Score标准化（Z-Score Normalization）：通过计算数据与其均值的差异，并除以标准差，将数据转化为标准正态分布。这种方法适用于数据分布符合正态分布的情况。
3. 小数定标缩放（Decimal Scaling）：将数据除以一个固定的基数，通常选择最大的绝对值。这种方法使数据小于等于1的范围，适用于绝对值大小差别较大的数据。
4. 归一化向量长度（Normalization by Vector Length）：将数据向量除以其欧几里得范数（向量长度），使其变为单位向量。这种方法适用于对向量方向而不是其绝对值大小感兴趣的情况。
选择适当的归一化技巧应该根据数据的特点和需求来确定。记住，在归一化过程中，要注意处理异常值、不同特征之间的关系等因素，以确保得到有效和可靠的结果。
