Znormalizowanie

Znormalizowanie, od czasownika znormalizować, to proces przekształcania danych, sygnałów lub treści tak, aby przyjęły jednolitą i porównywalną postać. Celem jest usunięcie nieporównywalności, zredukowanie różnic skali oraz zapewnienie spójności interpretacyjnej, przy jednoczesnym zachowaniu istotnej informacji.

W bazach danych znormalizowanie odnosi się do organizowania danych w taki sposób, aby ograniczyć redundancję i zależności między danymi. Proces ten często obejmuje tworzenie tabel o jasno zdefiniowanych kluczach i relacjach, co ułatwia utrzymanie integralności danych i możliwość ich skalowania.

W statystyce i uczeniu maszynowym znormalizowanie (skalowanie lub standaryzacja) dotyczy przekształcenia cech w podobne zakresy lub rozkłady. Popularne metody to min–max normalization, która przekształca wartości do zakresu 0–1, oraz standaryzacja (z-score), która uczy rozkład o średniej 0 i odchyleniu 1.

W przetwarzaniu sygnałów i obrazów normalizowanie polega na skalowaniu amplitudy lub intensywności do stałego zakresu, co ułatwia łączenie danych z różnych źródeł i poprawia stabilność porównań. W przetwarzaniu tekstu normalizacja obejmuje przekształcenie tekstu do ujednoliconej formy, np. konwersję do małych liter, usuwanie diakrytyków lub konsekwentne standardy zapisu.

Operacje normalizujące bywają odwracalne, jeśli znamy użyte parametry (np. min i maksymalny zakres, średnią i odchylenie). Nieodpowiedni dobór metody może jednak zniekształcić interpretowalność danych, utrudnić odtworzenie oryginalnych wartości lub wpłynąć na sens analizy. Zobacz także: normalizacja, standaryzacja i przetwarzanie danych.