零均值化，也被稱為中心化，是指將變數的每個值減去該變數的均值。這個過程可以看作是一個平移的過程，平移後所有數據的中心是(0,0)。在機器學習和數據分析中，零均值化通常是對原始數據進行預處理的一種方式，目的是使得處理後的數據均值為0。這樣做的好處包括：
在訓練神經網路過程中，零均值化可以幫助加快網路中每一層權重參數的收斂，提高訓練效率。
在進行主成分分析（PCA）和白化等數據處理技術時，零均值化是必要的預處理步驟，因為它確保了數據在後續分析中的有效性。
總結來說，零均值化是一種重要的數據預處理技術，它通過減去數據的均值，使得數據的均值為0，從而為後續的數據分析和機器學習算法提供更好的輸入。