Descripción: La normalización de atributos es el proceso de ajustar los valores en un conjunto de datos a una escala común, lo que es fundamental en el preprocesamiento de datos. Este procedimiento busca eliminar las diferencias de escala entre las variables, permitiendo que cada atributo contribuya de manera equitativa al análisis y a la construcción de modelos predictivos. La normalización es especialmente relevante en algoritmos que dependen de la distancia entre puntos, como el k-vecinos más cercanos (k-NN) o el análisis de componentes principales (PCA). Al llevar los datos a una escala uniforme, se mejora la convergencia de los algoritmos de aprendizaje automático y se evita que las características con rangos más amplios dominen el proceso de modelado. Existen diversas técnicas de normalización, como la normalización Min-Max, que ajusta los valores a un rango específico, y la normalización Z-score, que transforma los datos en una distribución con media cero y desviación estándar uno. La elección del método de normalización depende del tipo de datos y del algoritmo que se utilizará, siendo un paso crucial para garantizar la efectividad y precisión de los modelos analíticos.
