在数据分析和机器学习中，归一化是一种非常常见的数据预处理技术，它能帮助我们更好地理解和分析数据。归一化的主要目的是将不同尺度的数据转换到同一尺度上，使得数据之间的比较更加公平和准确。最常用的归一化方法之一就是最小-最大值归一化。

公式如下：

\[ X' = \frac{X - X_{min}}{X_{max} - X_{min}} \]

其中，\( X \) 是原始数据点，\( X_{min} \) 和 \( X_{max} \) 分别是该特征下的最小值和最大值，\( X' \) 则是归一化后的结果。通过这个简单的公式，我们可以把任何数据集中的数值缩放到 0 到 1 之间，或者根据需要调整到其他区间。这种方法不仅有助于提高算法的收敛速度，还能避免某些算法对输入数据范围敏感的问题。因此，在进行数据分析之前，合理地使用归一化公式是非常必要的。🔍📈