matlab如何将数据集进行最大最小值（Min-Max）归一化处理？

在MATLAB中，对数据集进行最大最小值（Min-Max）归一化处理通常是为了将数值范围缩放到0到1之间，以便于后续的数据分析或机器学习模型训练。这种归一化的步骤如下：

1. 首先，你需要找到数据集中每个特征的最大值（Max）和最小值（Min）。

% 假设data是你的数据集
max_values = max(data);
min_values = min(data);

2. 然后，你可以创建一个新的归一化矩阵，通过将原始数据减去最小值，然后除以最大值和最小值之差（范围）来进行归一化：

normalized_data = (data - min_values)./(max_values - min_values);

如果你想保持原数组的维度不变，可以使用`repmat`函数将最大值和最小值复制到适当的位置：

range = max_values - min_values;
normalized_data = bsxfun(@minus, data, repmat(min_values, size(data)));
normalized_data = bsxfun(@rdivide, normalized_data, repmat(range, size(data)));