对数据进行峰度标准化

峰度标准化（或高斯化）是指将数据分布转换为标准正态分布的过程，通常是为了消除数据集中极端值的影响，使得数据更符合均值-方差分析的要求，或者为了提高某些统计模型的效果。在Matlab中，有几种常见的方法来进行峰度标准化：

1. **Z-score标准化**：也称为零均一标准差标准化。它通过计算每个数值与均值的差除以标准差，使其落入平均值附近的标准正态分布。在Matlab中，你可以使用`zscore`函数完成这个操作：

   dataNormalized = zscore(data);

2. **Box-Cox变换**：这是一种更灵活的方法，用于线性转化非正态分布的数据。在Matlab中，`boxcox`函数可以进行这种变换，但需要注意选择合适的λ参数。例如：

   [lambda, transformedData] = boxcox(data, 'vector');

3. **Log变换**：适用于偏斜分布，特别是当数据是非负时。如果数据不是负数，可以取自然对数，然后进行标准化：

   logData = log(data);
   if any(logData < 0)
       error('Data contains negative values and cannot be logged.');
   end
   dataNormalized = (logData - mean(logData)) / std(logData);

请注意，选择哪种方法取决于原始数据的具体情况，以及你后续分析的需求。峰度标准化并不总是必要的，只有当其能改善你的模型性能或者满足特定假设时才应考虑。