normalizáció

Normalizáció olyan általános eljárások összefoglaló neve, amelyek során különböző adatok, szerkezetek vagy jelek közös, összehasonlítható formába kerülnek. A cél a konzisztencia megteremtése, a feldolgozás és az elemzés megkönnyítése, valamint a korábbi vagy jövőbeli összevetések egyszerűbbé tétele.

Statisztikában és adatelemzésben a normalizáció az adatok különböző skáláinak egységessé tételét jelenti. Gyakori módszerek a min-max normalizáció, amely az adatokat 0 és 1 közé skálázza, és a standardizálás (z-score), amely az átlagból és a szórásból kiindulva állítja be az értékeket. Célja, hogy a modellek gyorsabban konvergáljanak és a változók összevethetőek legyenek.

Az adatbázis-normalizáció a redundancia csökkentésére és az adatintegritás megőrzésére törekszik. A táblák és attribútumok szerkezetét úgy alakítják ki, hogy a duplikált adatok minimálisak legyenek, miközben a függőségek rendezettek maradnak. Ezt különböző normal formák alkalmazásával érik el (1NF, 2NF, 3NF, BCNF), amelyek fokozatosan felbontják a táblákat a redundancia és anomáliák minimalizálása érdekében.

Jelfeldolgozásban és képi vagy hangfeldolgozásban a normalizáció gyakran az amplitúdó- vagy dinamikatartomány egységesítését jelenti. Például min-max vagy z-érték szerinti skálázás segít összehasonlíthatóvá tenni a különböző kimeneteket, a zajcsökkentés pedig egységesebb feldolgozást tesz lehetővé.

Szöveg- és nyelvi normalizáció alatt gyakran Unicode-normalizációt, kisbetűsítést, diakritikus jelek eltávolítását és az írásmódok egységesítését értjük, hogy a keresés vagy az elemzés egységes legyen. Nyelvi normalizációt alkalmaznak fordítások, keresőmotorok és természetes nyelvi feldolgozás során is.

Fontos megfontolás, hogy a normalizáció rugalmasságot adhat, de információvesztést vagy értelmezési veszteséget okozhat, ha például megszűnnek a mértékegységek vagy pontos terminológiai különbségek. A kiválasztott módszer a felhasználási cél és a kontextus függvénye.