氣相色譜定量分析歸一化定義：歸一化就是要把需要處理的數據經過處理后（通過某種算法）限制在你需要的一定范圍內。首先歸一化是為了后面數據處理的方便，其次是保證程序運行時收斂加快。歸一化的具體作用是歸納統一樣本的統計分布性。歸一化在0-1之間是統計的概率分布，歸一化在某個區間上是統計的坐標分布。歸一化有同一、統一和合一的意思。
歸一化法適用范圍：適合樣品中各組分都能流出色譜柱，并能在色譜圖中出峰，比較適合工廠定量樣品組成，如果需要減少誤差，可以用修正面積歸一法。

氣相色譜定量分析定量計算方法歸一化法其計算公式：Pi % = (mi / m) · 100%= Aif¢i / (A1f¢1 + A2f¢2 + ¼+Anf¢n) · 100%

式中Pi %為被測組分i的百分含量； A1、A2 An為組分1 ~ n的峰面積；f￠1、f￠2? f￠n為組分1 ~ n的相對校正因子。當f￠i 為質量相對校 的正因子時，得到質量百分數；當f￠i 為摩爾相對校正因子時，得到摩爾百分數。

歸一化法的優點是簡單、準確，操作條件變化時對定量結果影響不大。但此法在實際工作中仍有一些限制，比如，樣品的所有組分必須全部流出，且出峰。某些不需要定量的組分也必須測出其峰面積及f￠i 值。此外，測量低含量尤其是微量雜質時，誤差較大。

歸一化方法有兩種形式，一種是把數變為（0，1）之間的小數，一種是把有量綱表達式變為無量綱表達式。主要是為了數據處理方便提出來的，把數據映射到0～1范圍之內處理，更加便捷快速，應該歸到數字信號處理范疇之內。

歸一化法中的校正因子是通過配制與樣品相同組分的標準品求出的。

如果不做相對校正因子，采用面積歸一化法的誤差大小取決與被測各組分在檢測器上的單位質量的應答值大小，比如FID檢測器測苯和甲烷不用相對校正因子，測定結果會相差喲5倍，2-甲基戊烷和3-甲基戊烷測定結果會相同。個別的小峰不能定性的用臨近的峰校正因子代替。

氣相色譜定量分析常用的歸一化方法：（1）min-max標準化（2）Z-score標準化方法

氣相色譜定量分析兩種歸一化方法的使用場景：
1 在分類、聚類算法中，需要使用距離來度量相似性的時候、或者使用PCA技術進行降維的時候，第二種方法(Z-score standardization)表現更好。
因為：第一種方法(線性變換后)，其協方差產生了倍數值的縮放，因此這種方式無法消除量綱對方差、協方差的影響，對PCA分析影響巨大；同時，由于量綱的存在，使用不同的量綱、距離的計算結果會不同。
2 在不涉及距離度量、協方差計算、數據不符合正太分布的時候，可以使用第一種方法或其他歸一化方法。比如圖像處理中，將RGB圖像轉換為灰度圖像后將其值限定在0 255的范圍。
因為：第二種歸一化方式中，新的數據由于對方差進行了歸一化，這時候每個維度的量綱其實已經等價了，每個維度都服從均值為0、方差1的正態分布，在計算距離的時候，每個維度都是去量綱化的，避免了不同量綱的選取對距離計算產生的巨大影響。

在Z-score標準化（0均值標準化）中，新的數據由于對方差進行了歸一化，這時候每個維度的量綱其實已經等價了，每個維度都服從均值為0,、方差為1的正態分布，在計算距離的時候，每個維度 都是去量綱化的，避免了不同量綱的選取對距離計算產生的巨大影響。

總的來說，在算法、后續計算中，涉及距離度量（聚類分析）或者協方差分析（PCA、LDA等）的，同時數據分布可以近似為狀態分布，應當使用0均值化的歸一方法。其它應用中，根據具體情況選用合適的歸一化方法。