normaliz_data.xls是一个四行七列的记录数字的表格（数字中有负数），用matlab的mapminmax函数对数据表normaliz_data.xls中的数据进行最小-最大规范化处理。

正常化是一种数据预处理技术，用于将数值缩放到一个固定的范围内，通常0到1之间或-1到1之间。`mapminmax`是MATLAB中的一个函数，它会将数据按照最小值(min)和最大值(max)的范围线性映射到新的范围内。

对于`normaliz_data.xls`这个文件，假设它的第一行是变量名，前两行是边界值（例如，最小值和最大值），剩下的四行是需要处理的数据。你可以通过以下步骤操作：

1. **加载数据**:
使用`readtable`或`xlsread`函数读取Excel数据，例如：

   data = readtable('normaliz_data.xls');

2. **提取数值数据**:
确定哪些列包含数字数据，然后选择这些列：

   numericData = data{:, 3:end}; % 假设从第三列开始是数值数据

3. **计算最小值和最大值**:

   minVal = min(numericData);
   maxVal = max(numericData);

4. **应用mapminmax函数**:
对每个数值应用`mapminmax`，将其转换为0到1的范围（或-1到1，取决于你的需求）：

   normalizedData = mapminmax(numericData, [minVal, maxVal]);

5. **结果存储**:
可能需要将结果保存回一个新的Excel文件或数组中，以便后续分析：

   % 如果你想保存成新文件
   writetable(array2table(normalizedData), 'normalized_data_normalized.xls');

   % 或者直接保留为变量
   processedNumericData = normalizedData;