解释一下MATLAB中的这段代码：[Inputn,Inputps]=mapminmax(cleanedInputs',0,1); Inputn=Inputn'; [Outputn,Outputps]=mapminmax(cleanedTargets',0,1); Outputn=Outputn'; data2_test=mapminmax('apply',data2',Inputps); data2_test=data2_test';

这段代码是用于数据预处理的，主要使用了MATLAB中的mapminmax函数。下面会逐行解释每一步的作：

1. `[Inputn, Inputps] mapminmax(cleanedInputs', 0, 1);`
这一行代码将输入`mapminmax`函数会将数据映射到指定的范围内，这里是将数据映射到0到1之间。`Inputn`是归一化后的输入数据，`Inputps`是用于反归一化的参数。

2. `Inputn = Inputn';`
这一行代码将归一化后的输入数据转置，以便后续处理。

3. `[Outputn, Outputps] = mapminmax(cleanedTargets', 0, 1);`
这一行代码将目标数据集`cleanedTargets`进行归一化处理，同样是映射到0到1之间。`Outputn`是归一化后的目标数据，`Outputps`是用于反归一化的参数。

4. `Outputn = Outputn';`
这一行代码将归一化后的目标数据转置，以便后续处理。

5. `data2_test = mapminmax('apply', data2', Inputps);`
这一行代码将测试数据集`data2`应用之前得到的输入归一化参数进行归一化处理。这里使用了`'apply'`选项表示将应用之前得到的归一化参数。

6. `data2_test = data2_test';`
这一行代码将归一化后的测试数据转置，以便后续处理。

总体来说，这段代码的作用是将输入数据集和目标数据集进行归一化处理，并将归一化后的数据用于训练模型或进行其他操作。预处理的目的是为了提高模型的性能和收敛速度。