Масштабирование данных важно при выборе метрики расстояния, потому что когда данные имеют сильно разный масштаб, выбрать подходящую метрику почти невозможно. 4

Для многих моделей машинного обучения, в том числе для алгоритмов, рассчитывающих расстояние (например, алгоритма k-ближайших соседей или метода k-средних), важно, чтобы количественные данные имели одинаковый масштаб. 5

Нормализация данных помогает решить эту проблему и позволяет выбрать подходящую метрику. 4