归一化是特征预处理的一个常用方法。A. 正确B. 错误

考查要点：本题主要考查对特征预处理方法中归一化概念的理解，判断其是否为常用方法。

解题核心：需明确归一化的定义及其在机器学习中的作用。归一化通过缩放数据，使不同特征具有可比性，是数据预处理的重要步骤之一。

关键点：

1. 归一化的作用包括消除特征量纲差异、加快模型收敛速度等。
2. 常见机器学习算法（如KNN、神经网络）对特征尺度敏感，需归一化处理。

归一化是特征工程中的基础操作，其核心目标是将数据按比例缩放到特定范围（如0-1或均值为0、标准差为1）。具体作用如下：

1. 消除量纲差异：不同特征可能有不同单位（如身高和体重），归一化后统一尺度。
2. 提升模型性能：避免特征尺度差异导致某些特征主导模型训练，加速梯度下降类算法收敛。
3. 增强算法效果：如KNN算法依赖距离计算，归一化能保证结果准确性。

因此，归一化是特征预处理的常用方法，答案为A. 正确。