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单位化法是一种让数据更容易比较和理解的处理技术，它将不同变量间的数值差异变成0～1区间内的百分比，相当于将每个变量减去最小值后，再除以最大值与最小值之间的差值，也就是将每个变量数值归一化到0~1之间。

归一化后，变量间的数值比较时，不会受到其量纲、单位的影响，这有助于避免结果带入误差，从而改善数据的比较性，以及相关数据分析的准确性。比如以公斤为单位的体重百分比和以磅为单位的体重百分比，都可以通过归一化的方式统一到0~1的区间内，以保证比较的准确性。

单位化法的拓展：

1. 归一化后的数据，有利于更好地进行数据对比及多变量之间的相关性分析；

2. 单位化法通常可以加快机器学习算法模型的收敛速度，提高模型的准确性；

3. 针对大多数模型，经过归一化的数据的变种方差会降低，这有助于更高效地收敛到最优结果，因此常被应用于机器学习等领域。