Matlab 归一化方式

在 Matlab 中，常用的归一化方式有两种：

1. 最大最小值归一化（Min-Max Normalization）

最大最小值归一化是将数据缩放到 [0,1] 的范围内。归一化公式如下：

$$x' = \frac{x - min(x)}{max(x) - min(x)}$$

其中，$x$ 是原始数据，$x'$ 是归一化后的数据。该方法适用于数据分布没有明显边界的情况。

2. Z-Score 归一化（Standardization）

Z-Score 归一化是将数据按照均值为 0，标准差为 1 的标准正态分布进行归一化。归一化公式如下：

$$x' = \frac{x - \mu}{\sigma}$$

其中，$\mu$ 是数据的均值，$\sigma$ 是数据的标准差。该方法适用于数据分布有明显边界且存在异常值的情况。

在 Matlab 中，你可以通过 `normalize` 函数来实现归一化操作。例如，要对一个矩阵 `A` 进行最大最小值归一化：

A_normalized = normalize(A, 'range');

要对一个矩阵 `A` 进行 Z-Score 归一化：

A_normalized = normalize(A, 'zscore');