一种将数据变换为标准化的形式，使得数据具有相同的尺度和范围的处理方法。在数据分析和机器学习领域，归一化处理是一种常用的预处理步骤，可以提高模型的训练效果和预测精度。以下是一些常见的归一化处理方法：

最小-最大归一化（Min-Max Normalization）：将数据变换到[0,1]的范围内。

数学公式：y = (x - min) / (max - min)

Z-score 归一化：将数据转换为标准化的形式，即均值为0，标准差为1。

数学公式：y = (x - mean) / std

十进制归一化（Decimal Scaling）：将数据乘以10的某个整数次幂，使得数据的范围在一个较小的十进制位数内。

特征缩放（Feature Scaling）：将特征值缩放到预定的范围内，例如[0,1]或[-1,1]。

对数归一化：将数据的对数变换到指定的范围。

这些归一化处理方法可以根据具体的数据特性和应用场景选择使用。在选择归一化方法时，需要考虑数据的分布、数据的范围以及模型的性能要求等因素。