Normalisointia

Normalisointi on yleistermi erilaisten ilmiöiden ja järjestelmien säätämisestä siten, että ne noudattavat jotakin yhteistä standardia tai ovat vertailukelpoisia toisiinsa. Tavoitteena on vähentää vaihtelua, parantaa mittausten vertailtavuutta sekä helpottaa analyysiä ja yhteentoimivuutta eri menetelmien, laitteiden tai datalähteiden välillä. Normalisointia käytetään niin matematiikassa ja tilastotieteessä kuin tieto- ja biotieteen sovelluksissakin.

Datan normalisointi tarkoittaa datan skaalaamista yhteiselle asteikolle. Yleisiä menetelmiä ovat min-max-normalisointi, jossa arvot muutetaan välille 0–1, sekä z-score -standardisointi, jossa arvot muutetaan siten, että ne noudattavat nollahajontaa ja yhden keskihajonnan leveyttä. Tavoitteena on helpottaa algoritmien oppimista, parantaa convergenssia sekä mahdollistaa eri ominaisuuksien suoraan vertailun.

Matematiikassa ja signaalinkäsittelyssä normaali tarkoittaa vektorin pituuden tai voimakkuuden rajoittamista yhteen, esimerkiksi vektorien jakamista niiden pituudella, jolloin tuloksena on yksikkövektori. Kuvankäsittelyssä normaalisointi viittaa usein pikseliarvojen skaalaukseen halutulle välille (esim. 0–1) sekä kontrastin tasoitukseen.

Tietokantojen normalisointi on suunnitteluprosessi, jolla vähennetään tietojen redundanssia ja riippuvuuksia jakamalla tiedot relaatioihin normaaliformeihin (1NF–3NF yleisimmät, korkeammat muodot kuten BCNF, 4NF ja 5NF käytössä tietyissä tapauksissa). Biologisessa tutkimuksessa normaalisointi viittaa mittaustulosten korjaamiseen teknisten vaihteluiden poistamiseksi, esimerkiksi viitegeenien avulla RNA- tai proteomianalyysissä.

Normalisointi on laaja käsite, jolla pyritään parantamaan mittausten vertailukelpoisuutta, tulosten tulkittavuutta ja järjestelmien yhteentoimivuutta kussakin kontekstissa.