权向量归一化是机器学习和数据分析中常用的一种预处理技术，它的主要目的是消除数据特征之间量纲和尺度差异的影响，使得各个特征在计算过程中具有平等的重要性。 在数学和机器学习的领域中，权向量通常代表了数据集中各个特征的权重。然而，由于不同特征之间可能存在量纲和尺度的差异，直接使用这些权重可能会导致模型性能受损。例如，一个特征的变化范围可能是0到1000，而另一个特征的变化范围可能是0到1，如果不进行归一化处理，那么变化范围较大的特征会对模型产生更大的影响。 权向量归一化通过对权重进行缩放，使得所有特征的权重之和为1，或者使得每个特征的平均值接近于0，标准差接近于1。这样处理后的权向量可以保证每个特征在模型中的贡献是公平的，避免了因为特征数值大小差异带来的偏差。 具体来说，权向量归一化的方法有多种，常见的包括：最小-最大归一化、Z分数归一化（标准化）和百分比归一化。最小-最大归一化将特征值缩放到一个固定的范围内，通常是0到1；Z分数归一化通过减去平均值然后除以标准差来实现，使得归一化后的特征平均值为0，标准差为1；百分比归一化则是将每个特征值除以所有特征值之和，得到的是占比。 进行权向量归一化后，不仅可以提高模型训练的效率和准确性，还有助于避免梯度下降算法在优化过程中可能出现的局部最优解问题。 总之，权向量归一化是一种重要的数据预处理技术，它通过消除特征间的尺度差异，确保了模型可以更公平地对待每一个特征，从而提升了模型的性能和应用范围。