什么叫矩阵归一化
矩阵归一化是一种数据处理方法，它的目的是将矩阵中的数据缩放到特定的范围内，以便更好地进行数据分析和模型训练。具体来说，矩阵的每一列元素的平方和为1。
这样做可以消除不同尺度数据之间的差异性，使得数据更加可比较和可解释。在一些机器学习算法中，如果不进行归一化，那些数值较大的特征将会主导模型的训练过程，导致模型的性能下降。归一化是一个重要的预处理步骤，可以提高模型的准确性和稳定性。
在实际操作中，常见的归一化方法有最大最小值归一化和Z-score归一化。最大最小值归一化将数据缩放到0到1之间，公式为：x' = (x - min(x)) / (max(x) - min(x))。Z-score归一化将数据缩放到均值为0，标准差为1的正态分布，公式为：x' = (x - μ) / σ，其中μ是数据的均值，σ是数据的标准差。
