翻译 标准化,规范化。(normalization)
翻译 标准化,规范化。(normalization)
标准化： standardization normalization standardisation standardize normalize stdn canonicalization normalizing orthonormality Examples： 修饰或说明计算机系统部件的标准化的程度，模块化设计允许部件组合和出现很多种类的兼容部件。
1、优点：操作方便，程序固定。缺点：归一化法要求样品条件较高，要求样品中所有组分均出峰且要求所有组分的标准品才能定量，故很少采用。范围：适合样品中各组分都能流出色谱柱，并能在色谱图中出峰，比较适合工厂定量样品组成，如果需要减少误差，可以用修正面积归一法。
2、归一化、标准化有两个好处，一是提升模型的收敛速度，二是提升模型的精度。
3、这有利于提高模型的性能、训练速度和收敛效果，减少过拟合的风险，提高泛化能力，同时也便于计算和理解。此外，归一化还能帮助提高某些算法的鲁棒性和稳定性，减少误差和噪声的干扰，从而提高模型的可靠性和可解释性。
以两个细胞举例，其中单个基因X与细胞B相比在细胞A中被上调。
单细胞表达谱数据的分析包括三个步骤：normalization、scaling和clustering。用参考基因的表达来均一化（normalization）不适用于单细胞，因为基因表达存在大的、不相关的变化。我们在原先的文章中展示了这一点，自那以后，几乎所有的基因和细胞都证明了这一点，除了mRNA代谢不活跃的细胞（如卵母细胞）外。
在获得我们的高质量单细胞后，单细胞 RNA-seq （scRNA-seq） 分析工作流程的下一步是执行聚类。聚类的目标是将不同的细胞类型分成独特的细胞簇。为了进行聚类，我们确定了细胞之间表达差异最大的基因。然后，我们使用这些基因来确定哪些相关基因集是造成对细胞间的表达差异最大的原因。
n.正常化； 标准化； 正态化；双语例句：Meditation tends to lower or normalize blood pressure...冥想有助于降低血压或使血压恢复正常。
标准化： standardization normalization standardisation standardize normalize stdn canonicalization normalizing orthonormality Examples： 修饰或说明计算机系统部件的标准化的程度，模块化设计允许部件组合和出现很多种类的兼容部件。
净值归一（Normalization）指的是将一组数据中的数值按照一定的规则映射到一个新的范围内。通常我们会将数据归一化到0-1之间，使得数据的值在不同的维度上具有可比性，同时也方便数值计算和处理。在基金行业中，净值归一就是将基金的单位净值进行标准化，方便对不同基金的表现进行比较和评估。
标幺值音译自英文per unit。实行标幺值系统，即采用标幺制，英文称为normalization，即归一化或标准化之意。标幺制的本质是采用相对值（标幺值）单位系统代替绝对值（有名值）单位系统。
单位化正交化公式介绍如下：正交化向量 v：v = v/||v||其中，v是正交化后的向量，v 是原始向量，||v||表示 v 的模，即向量的长 度。单位化正交化的应用也非常广泛，它可以用于几何学、物理学、机器学习等领 域。
正交化会，单位化就是把这个向量化为单位向量。比如向量（1，2，3）单位化就是：[1/根号下（1^2+2^2+3^2），2/根号下（1^2+2^2+3^2），3/根号下（1^2+2^2+3^2）]=（1/根号14，2/根号14，3/根号14）线性变换的特征向量是指在变换下方向不变，或者简单地乘以一个缩放因子的非零向量。
单位化是保持向量方向不变，将其长度化为1；正交化是指将线性无关向量系转化为正交系的过程。设{xn}是内积空间H中有限个或可列个线性无关的向量，则必定有H中的规范正交系{en}使得对每个正整数n（当{xn}只含有m个向量，要求n≤m），xn是e1，e2，？，en的线性组合。
通过中心化和标准化处理，最终得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。可以取消由于量纲不同、自身变异或者数值相差较大所引起的误差。原理 中心化（又叫零均值化）：是指变量减去它的均值。其实就是一个平移的过程，平移后所有数据的中心是（0，0）。
归一化：数据的边界压缩 归一化，通过将数据值缩放到0到1的范围内，公式为 min（x） / （max（x） - min（x）。这种方法旨在消除特征间量级差异，确保所有特征在学习过程中具有同等影响力。例如，在KNN分类中，如果特征值存在显著差距，归一化可以均衡距离计算，避免某些特征主导决策。
Caffe demo 里头的 classification_demo.m脚本文件中对原始数据有这样的处理 im_data = im_data - mean_data；特征标准化（使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差）特征标准化的具体做法是：首先计算每一个维度上数据的均值（使用全体数据计算），之后在每一个维度上都减 去该均值。
归一化就是要把处理的量缩放到一个范围内如 （0，1），以便统一处理和直观量化。非归一化的方框滤波用于计算每个像素邻近内的积分特性，比如密集光流算法中用到的图像倒数的协方差矩阵。 运行结果： 均值滤波是典型的线性滤波算法，主要方法为邻域平均法，即用一片图像区域的各个像素的均值来代替原图像中的各个像素值。
深度揭秘：Batch Normalization（BN）的原理与应用Batch Normalization，简称BN，犹如神经网络中的灵魂归一，源自于对输入数据分布的白化处理，旨在提升网络的收敛速度和泛化能力。
