特征缩放（Feature Scaling）是机器学习数据预处理中的一种方法，旨在将不同量级的数据变换到相同的尺度。这一步骤对于很多机器学习算法来说非常重要，因为算法的性能可能会因为特征的量级不同而受到影响。特征缩放可以提高算法的收敛速度，也可以提高模型的性能。

主要有两种常用的特征缩放方法：

1. 归一化（Normalization）：也称为最小-最大缩放，这种方法通过对原始数据进行缩放，将特征的范围调整到特定的范围（通常是0到1之间）中。计算公式为：[ X_{\text{norm}} = \frac{X - X_{\text{min}}}{X_{\text{max}} - X_{\text{min}}} ]其中，(X)是原始数据，(X_{\text{min}})和(X_{\text{max}})分别是数据中的最小值和最大值。

2. 标准化（Standardization）：这种方法通过数据的均值和标准差来调整数据的尺度，使得结果的分布将具有单位方差和零均值。计算公式为：[ X_{\text{std}} = \frac{X - \mu}{\sigma} ]其中，(\mu)是样本均值，(\sigma)是样本标准差。

特征缩放对于基于距离的算法（如K-最近邻、支持向量机和K-均值聚类）尤其重要，因为这些算法会受到不同量级特征距离计算的影响。此外，梯度下降等优化算法在处理特征尺度差异较大的数据时，也会受益于特征缩放，因为它有助于加快收敛速度。

尽管特征缩放对许多算法都很有帮助，但也有一些算法对特征的尺度不敏感，例如基于树的算法（如决策树、随机森林和梯度提升机）。这些算法在分割数据时不直接依赖于特征的绝对值，因此特征缩放对它们的影响较小。