MATLAB中归一化的方法

MATLAB中常用的归一化方法有：

1. 最大-最小归一化：将数据按照最大值和最小值进行归一化，公式为：$x_{norm} = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}$

2. z-score归一化：将数据按照均值和标准差进行归一化，公式为：$x_{norm} = \frac{x - \mu}{\sigma}$

3. 小数定标归一化：将数据除以一个固定的基数，使得所有数据都在小数点后面，公式为：$x_{norm} = \frac{x}{10^j}$，其中$j$为一个足够大的整数。

在MATLAB中，可以使用以下函数进行归一化：

1. minmax函数：对数据进行最大-最小归一化，用法为：`[X_norm, ps] = mapminmax(X)`，其中`X`为原始数据矩阵，`X_norm`为归一化后的数据矩阵，`ps`为归一化参数结构体。

2. zscore函数：对数据进行z-score归一化，用法为：`[X_norm, mu, sigma] = zscore(X)`，其中`X`为原始数据矩阵，`X_norm`为归一化后的数据矩阵，`mu`为均值，`sigma`为标准差。

3. fix函数：对数据进行小数定标归一化，用法为：`[X_norm, j] = fix(X)`，其中`X`为原始数据矩阵，`X_norm`为归一化后的数据矩阵，`j`为基数。