MATLAB多元数据归一化标准化特征处理工具箱

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的智能数据归一化算法，可自动识别数据分布特性，消除量纲差异，适用于多领域特征预处理。支持Z-score、Min-Max等自适应标准化方法。

详 情 说 明

基于多元数据归一化的标准化特征处理算法

项目介绍

本项目实现了一种通用的数据归一化算法，能够将不同量纲、不同数量级的原始数据转换为统一标准尺度，有效消除特征间量级差异对数据分析的影响。该项目基于多种标准化算法，可根据数据分布特性智能选择最优归一化策略，并提供完整的参数配置和可视化分析功能，适用于机器学习、数据挖掘等领域的特征预处理环节。

功能特性

• 智能分布识别：自动分析输入数据的分布特性（正态分布、均匀分布等）
• 多策略归一化：支持最小-最大归一化、Z-Score标准化、小数定标标准化等多种方法
• 自适应选择：根据数据类型和分布特征智能推荐最优归一化方法
• 参数可配置：提供完整的参数调节接口，支持自定义范围设置
• 批量处理能力：高效处理大规模数据集，支持并行计算优化
• 可视化分析：生成原始数据与归一化数据的分布对比图表
• 质量评估：提供数据稳定性、归一化效果等多维度评估指标

使用方法

基本调用示例

% 加载数据 data = load('sample_data.mat');

% 执行归一化处理 [normalized_data, report, metrics] = main(data, 'method', 'zscore');

参数配置选项

• method: 归一化方法选择（'minmax'、'zscore'、'decimal'）
• range: 自定义归一化范围（如[0,1]或[-1,1]）
• missing_strategy: 缺失值处理策略（'remove'、'mean'、'median'）
• visualization: 是否生成可视化结果（true/false）

输出结果说明

1. 归一化数据矩阵：保持原始数据维度，数值按选定方法标准化
2. 参数报告：包含数据统计信息、使用方法和转换参数
3. 可视化图表：原始数据与标准化数据的分布对比图
4. 质量评估：包含稳定性指标和归一化效果评估参数

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11、Linux Ubuntu 16.04+、macOS 10.14+
• 运行环境：MATLAB R2018b及以上版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐配置：8GB以上内存，支持多核处理器

文件说明

主程序文件实现了完整的归一化处理流程，包含数据输入验证、分布特性分析、智能方法选择、多算法执行引擎、结果可视化生成以及质量评估体系等核心功能。该文件整合了所有标准化算法的逻辑控制，提供统一的参数配置接口，并负责协调各个处理模块之间的数据流转与错误处理机制。