气相色谱定量分析归一化定义：归一化就是要把需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。
归一化法适用范围：适合样品中各组分都能流出色谱柱，并能在色谱图中出峰，比较适合工厂定量样品组成，如果需要减少误差，可以用修正面积归一法。

气相色谱定量分析定量计算方法归一化法其计算公式：Pi % = (mi / m) · 100%= Aif¢i / (A1f¢1 + A2f¢2 + ¼+Anf¢n) · 100%

式中Pi %为被测组分i的百分含量； A1、A2 An为组分1 ~ n的峰面积；f￠1、f￠2? f￠n为组分1 ~ n的相对校正因子。当f￠i 为质量相对校 的正因子时，得到质量百分数；当f￠i 为摩尔相对校正因子时，得到摩尔百分数。

归一化法的优点是简单、准确，操作条件变化时对定量结果影响不大。但此法在实际工作中仍有一些限制，比如，样品的所有组分必须全部流出，且出峰。某些不需要定量的组分也必须测出其峰面积及f￠i 值。此外，测量低含量尤其是微量杂质时，误差较大。

归一化方法有两种形式，一种是把数变为（0，1）之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。

归一化法中的校正因子是通过配制与样品相同组分的标准品求出的。

如果不做相对校正因子，采用面积归一化法的误差大小取决与被测各组分在检测器上的单位质量的应答值大小，比如FID检测器测苯和甲烷不用相对校正因子，测定结果会相差哟5倍，2-甲基戊烷和3-甲基戊烷测定结果会相同。个别的小峰不能定性的用临近的峰校正因子代替。

气相色谱定量分析常用的归一化方法：（1）min-max标准化（2）Z-score标准化方法

气相色谱定量分析两种归一化方法的使用场景：
1 在分类、聚类算法中，需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA技术进行降维的时候，第二种方法(Z-score standardization)表现更好。
因为：第一种方法(线性变换后)，其协方差产生了倍数值的缩放，因此这种方式无法消除量纲对方差、协方差的影响，对PCA分析影响巨大；同时，由于量纲的存在，使用不同的量纲、距离的计算结果会不同。
2 在不涉及距离度量、协方差计算、数据不符合正太分布的时候，可以使用第一种方法或其他归一化方法。比如图像处理中，将RGB图像转换为灰度图像后将其值限定在0 255的范围。
因为：第二种归一化方式中，新的数据由于对方差进行了归一化，这时候每个维度的量纲其实已经等价了，每个维度都服从均值为0、方差1的正态分布，在计算距离的时候，每个维度都是去量纲化的，避免了不同量纲的选取对距离计算产生的巨大影响。

在Z-score标准化（0均值标准化）中，新的数据由于对方差进行了归一化，这时候每个维度的量纲其实已经等价了，每个维度都服从均值为0,、方差为1的正态分布，在计算距离的时候，每个维度 都是去量纲化的，避免了不同量纲的选取对距离计算产生的巨大影响。

总的来说，在算法、后续计算中，涉及距离度量（聚类分析）或者协方差分析（PCA、LDA等）的，同时数据分布可以近似为状态分布，应当使用0均值化的归一方法。其它应用中，根据具体情况选用合适的归一化方法。