简单的举个例子：一张表有两个变量，一个是体重kg，一个是身高cm。假设一般情况下体重这个变量均值为60（kg），身高均值为170（cm）。1，这两个变量对应的单位不一样，同样是100，对于身高来说很矮，但对于体重来说已经是超重了。2，单位越小，数值越大，对结果的影响也越大，譬如170cm=1.7m。 简单讲，归一化的目的是可以用数值来直接进行比较，如果不归一化由于变量特性不同，同样加10，代表的意义不一样。
简单的举个例子：一张表有两个变量，一个是体重kg，一个是身高cm。假设一般情况下体重这个变量均值为60（kg），身高均值为170（cm）。1，这两个变量对应的单位不一样，同样是100，对于身高来说很矮，但对于体重来说已经是超重了。2，单位越小，数值越大，对结果的影响也越大，譬如170cm=1.7m。 简单讲，归一化的目的是可以用数值来直接进行比较，如果不归一化由于变量特性不同，同样加10，代表的意义不一样。