归一化（Normalization）是数据预处理中的一种常用方法，主要用于将不同特征的数据缩放到一个统一的范围内，以便不同特征在算法模型中能发挥相同的作用。归一化的目标是消除特征之间的量纲差异，使得不同量纲的特征在模型中能够得到公平的比较。

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