matlab样本标准化与反标准化zscore代码

样本标准化（z-score normalization）：

data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 样本数据，每行为一个样本，每列为一个特征
mean_val = mean(data); % 每列的均值
std_val = std(data); % 每列的标准差

% 标准化
zscore_data = (data - mean_val) ./ std_val;

反标准化：

% 反标准化
data = zscore_data .* std_val + mean_val;

其中，`mean` 函数计算每列的均值，`std` 函数计算每列的标准差。在标准化时，将每个样本的每个特征减去对应列的均值，再除以对应列的标准差，得到标准化后的样本数据。在反标准化时，将标准化后的样本数据乘以对应列的标准差，再加上对应列的均值，得到原始的样本数据。