向量化是一种将非数值类型的数据（如文本、图像、声音等）转换为数值类型的数据（向量）的过程。它是将数据表示为向量的一种方式，使得数据可以更方便地进行处理和分析。

在机器学习和自然语言处理中，向量化通常用于将文本数据转换为向量，以便使用机器学习算法进行处理。例如，在将文本数据用于分类或聚类之前，需要将每个文本转换为向量形式。

在文本向量化中，常见的方法包括词袋模型和TF-IDF（词频-逆文档频率）模型。词袋模型将每个文本表示为一个向量，其中向量的每个维度代表一个单词出现的次数。TF-IDF模型则将每个单词的重要性考虑在内，将每个文本表示为一个向量，其中向量的每个维度代表一个单词的TF-IDF值。

在图像和声音处理中，向量化通常用于将图像和声音数据转换为向量，以便使用机器学习算法进行处理。例如，在图像分类中，可以将每个图像转换为一个向量，其中向量的每个维度代表一个像素的值。在声音处理中，可以将音频信号转换为频率域表示，然后将其转换为向量形式进行处理。

需要注意的是，向量化过程需要根据具体的应用场景选择合适的特征和算法，以确保向量化数据能够准确地表示原始数据的语义和特征。