标签：归一化

2026-02-02andy阅读(2)评论(0)

向量搜索的性能和准确性高度依赖于输入向量的质量。在将高维向量投入索引之前，通常需要进行两个关键预处理步骤：归一化（Normalization） 和 主成分分析（PCA）降维。归一化确保向量处于统一的尺度，而 PCA 则能有效去除冗余信息、提...

2025-12-23andy阅读(137)评论(0)

在构建大规模向量数据库（如使用Faiss或Milvus）时，选择合适的相似性度量标准至关重要。常见的度量包括内积（Inner Product, IP）和欧氏距离（L2 Distance）。当向量被归一化（即其L2范数等于1）时，IP和L2距...