歸一化的主要原因包括：
消除量綱的影響。不同的特徵可能具有不同的量綱和單位，如身高以厘米為單位，體重以千克為單位，這會導致某些特徵在數據分析或模型訓練中被過度重視。歸一化可以使所有特徵處於相同的數量級，便於比較和分析。
避免權重不平衡。在機器學習算法中，如K-means聚類或K近鄰算法，如果某些特徵的數值範圍遠大於其他特徵，可能導致算法過於關注這些數值範圍大的特徵。歸一化確保每個特徵對模型的影響相同。
提高模型性能。對於某些機器學習模型，如神經網路或支持向量機，特徵的數值範圍會影響模型的性能。通過歸一化，可以使模型的損失函式更易於最佳化，加快收斂速度，提高精度。
消除奇異樣本數據的影響。奇異樣本數據（即那些相對於其他輸入樣本特別大或特別小的樣本）可能會影響模型的訓練過程。通過歸一化，可以減少這些奇異樣本的影響，保證模型訓練的穩定性和準確性。
簡而言之，歸一化是為了確保數據的一致性和可比性，提高模型的穩定性和準確性。