matlab代码实现归一化算法

资 源 简 介

matlab代码实现归一化算法

详 情 说 明

归一化是数据预处理中常用的技术，能将不同量纲的数据统一到相同范围，消除量纲对分析结果的影响。在MATLAB中实现归一化算法通常有以下两种主流方法：

最大最小归一化（Min-Max Normalization） 将数据线性变换到[0,1]区间，公式为：(x - min) / (max - min)。这种方法适用于数据分布较均匀的场景，但对异常值敏感。

Z-score标准化 基于数据的均值和标准差，公式为：(x - μ) / σ。处理后数据均值为0、标准差为1，适合存在高斯分布特征的数据。

实现要点 使用MATLAB内置函数如`min`、`max`、`mean`和`std`可快速计算关键参数。 对矩阵操作时需注意按列归一化（常见于特征矩阵），避免维度混淆。 归一化参数（如min/max或μ/σ）需保存，以便后续用相同参数处理新数据。

扩展思路 针对非数值数据（如分类变量），可结合独热编码（One-Hot Encoding）预处理。 动态数据流场景可采用滑动窗口归一化，避免全局统计量的计算延迟。