matlab对数据归一化代码

在MATLAB中，有多种方法可以实现数据归一化。以下是其中一种常用的方法：

假设我们有一个数据集X，包含n个样本和m个特征。对于每个特征，我们需要找到最小值和最大值，然后对每个样本的特征进行归一化。

步骤如下：

1. 找到每个特征的最小值和最大值。可以使用MATLAB的min和max函数来实现。

min_values = min(X);
max_values = max(X);

2. 计算每个特征的范围。范围等于最大值减去最小值。

range = max_values - min_values;

3. 对每个特征的每个样本进行归一化。使用公式`归一化值 = (原始值 - 最小值) / 范围`。

normalized_X = (X - min_values) ./ range;

注意，这里使用了MATLAB的向量化操作，使得代码更有效率。

这个代码片段将返回一个与原始数据集X具有相同大小的矩阵normalized_X，其中每个元素都是归一化后的值。每个特征的值将在0到1之间缩放。