matlab归一化算法

以下是两种常见的Matlab归一化算法：

1. Min-Max归一化

Min-Max归一化是一种常见的归一化方法，它将数据缩放到一个指定的范围内。在Matlab中，可以使用premnmx和postmnmx函数来实现Min-Max归一化。其中，premnmx函数用于训练集数据的归一化，postmnmx函数用于测试集数据的归一化。下面是一个示例代码：

% 训练集数据归一化
[train_data, train_setting] = premnmx(train_data);

% 测试集数据归一化
test_data = postmnmx(test_data, train_setting);

2. Z-Score归一化

Z-Score归一化是一种常见的归一化方法，它将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。在Matlab中，可以使用prestd和poststd函数来实现Z-Score归一化。其中，prestd函数用于训练集数据的归一化，poststd函数用于测试集数据的归一化。下面是一个示例代码：

% 训练集数据归一化
[train_data, train_setting] = prestd(train_data);

% 测试集数据归一化
test_data = poststd(test_data, train_setting);