MATLAB 数据归一化

在MATLAB中，数据归一化是将数据缩放到特定的范围内，常见的归一化方法包括最小-最大归一化、Z-score归一化和范数归一化。

最小-最大归一化是将原始数据线性化转换到的范围内，公式为x2=(x-xmin)/(xmax-xmin)，其中xmax为样本数据的最大值，xmin为样本数据的最小值。这种方法的缺点是当新数据加入时，可能需要重新定义最大值和最小值。

Z-score归一化，也称为标准差标准化，将数据缩放到均值为0，标准差为1的标准正态分布中。具体方法是将每个特征的值减去特征的平均值，然后除以特征的标准差。

范数归一化是将数据缩放到单位长度的范围内。常见的范数归一化方法包括欧氏距离归一化、曼哈顿距离归一化等。

在MATLAB中，可以使用相应的函数进行数据归一化操作。例如，mapminmax函数用于最大最小归一化，mapstd函数用于标准归一化。

综上所述，MATLAB提供了多种方法进行数据归一化，可以根据具体需求选择合适的方法进行数据预处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [matlab：归一化](https://blog.csdn.net/it_xiangqiang/article/details/129862341)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Matlab归一化方法](https://blog.csdn.net/u012233954/article/details/80263920)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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