matlab有哪些归一化方法

在Matlab中，常用的归一化方法有以下几种：

1. 最大最小归一化（Min-Max Normalization）：将数据缩放到[0,1]之间，公式为：$x'=(x-min)/(max-min)$。

2. z-score归一化（Standardization）：将数据转换为标准正态分布，公式为：$x'=(x-mean)/std$。

3. 小数定标归一化（Decimal Scaling）：通过移动小数点的位置来实现归一化，公式为：$x' = x/10^k$，其中$k$为使得$x'$最大值小于1的最小整数。

4. 离差标准化（Mean Normalization）：将数据缩放到[-1,1]之间，公式为：$x'=(x-mean)/(max-min)$。

5. 归一化L1范数（L1 Normalization）：将数据除以其L1范数，公式为：$x'=x/\sum\limits_{i=1}^{n}|x_i|$。

6. 归一化L2范数（L2 Normalization）：将数据除以其L2范数，公式为：$x'=x/\sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n}x_i^2}$。

以上是常用的归一化方法，选择哪种方法应该根据具体问题场景和数据属性进行选择。