特征归一化（Normalization）在机器学习和数据科学中是一个非常重要的步骤，主要原因包括以下几点：
1. 加速优化算法：许多优化算法（如梯度下降）对特征的尺度非常敏感。如果特征的范围差异很大，那么梯度下降可能会在较大尺度的特征上花费更多的时间，导致收敛速度变慢。归一化可以使得所有特征的尺度大致相同，从而加速优化过程。
2. 避免数值不稳定：在计算中，如果特征的范围差异很大，可能会导致数值不稳定，例如在计算梯度时可能会遇到溢出或下溢的问题。归一化可以减少这种风险。
3. 提高模型性能：一些算法（如神经网络）对输入数据的尺度非常敏感。如果不同特征的尺度不一致，可能会导致模型无法有效地学习特征之间的关系。归一化可以帮助模型更好地捕捉特征之间的非线性关系。
4. 处理不同量纲的特征：在现实世界中，不同的特征可能具有不同的量纲（如温度和距离），直接将这些特征输入模型可能会导致问题。归一化可以将这些特征转换到相同的尺度上，使得模型可以更好地处理它们。
5. 提高计算效率：在某些情况下，归一化可以减少计算资源的需求，例如在并行计算中，归一化可以使得不同特征的计算更加均衡。
常见的归一化方法包括：
最小-最大归一化：将特征缩放到[0, 1]的范围内。
标准归一化：将特征缩放到均值为0，标准差为1的范围内。
小数归一化：将特征缩放到[-1, 1]的范围内。
特征归一化是提高模型性能和稳定性的重要步骤，特别是在处理具有不同尺度或量纲的特征时。
