在向量空间中，一个特征向量的单位化特征向量是指将特征向量除以其范数，使其长度归一化的向量。即，如果一个特征向量 a 是一个 n 维向量，则其单位化特征向量是 b = a / ||a||，其中||a||表示向量 a 的范数（也叫向量的长度）。
通过对特征向量进行单位化处理，可以在不改变其方向的前提下使其长度归一化，这对于某些应用场景非常有用，例如在机器学习领域中，有些算法需要对数据进行标准化处理，这就需要对数据中的向量进行单位化处理，这可以避免数据中某些特征值的大小不同而导致算法性能下降。
在特征提取、数据降维等领域中也普遍应用了单位化特征向量的概念，使得特征向量在数量上更容易处理，可以更好地体现特征向量的共性，有助于数据的建模和预测。
即向量的单位化用向量的长度的倒数乘原向量如 (1,2,2) 单位化后为 (1/3,2/3,2/3) = (1/3)(1,2,2)
标准化特征向量就是单位化特征向量。根据查询相关信息显示：向量标准化就是单位化。在数学与物理中，既有大小。
