规范化：将属性数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，如-1.0 到1.0 或0.0 到1.0。 通过将属性数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，如0.0到1.0，对属性规范化。对于距离度量分类算法，如涉及神经网络或诸如最临近分类和聚类的分类算法，规范化特别有用。如果使用神经网络后向传播算法进行分类挖掘，对于训练样本属性输入值规范化将有助于加快学习阶段的速度。对于基于距离的方法，规范化可以帮助防止具有较大初始值域的属性与具有较小初始值域的属相相比，权重过大。有许多数据规范化的方法，包括最小-最大规范化、z-score规范化和按小数定标规范化。