使用mapminmax命令对normaliz_data.xls数据表中的数据进行最小-最大规范化处理MATLAB

在MATLAB中，`mapminmax`函数通常用于将数据缩放到0到1之间的范围内，也就是最小-最大规范化，这个过程也称为线性归一化。如果你有一个名为"normaliz_data.xls"的数据表格，并想要对其进行最小-最大规范化，你需要按照以下步骤操作：

1. 首先，加载Excel数据到MATLAB中。你可以使用`xlsread`函数读取Excel文件，假设第一行是列名，可以这样做：

data = xlsread('normaliz_data.xls');

2. 确定你要处理的数据部分，可能是矩阵（如果是数值型数据），也可能是一个变量名列表（如果数据分布在几个不同的列里）。假设所有数值都在data矩阵中：

inputData = data(:, 2:end); % 假设从第二列开始是数值数据

3. 使用`mapminmax`函数对输入数据进行归一化。该函数会返回一个新的矩阵，其中每个元素都是原始值除以其所在列的最大值和最小值之差（即范围）：

[minVal, maxVal] = minmax(inputData, 'rows'); % 计算每列的最小值和最大值
normalizedData = mapminmax(inputData, [minVal, maxVal]); % 归一化数据

4. 最后，如果你想保存结果到新的Excel文件，可以使用`writetable`函数：

outputTable = array2table(normalizedData, 'VariableNames', data.Properties.VariableNames(2:end)); % 去掉第一列标题
writetable(outputTable, 'normalized_data_normalized.xls');