matlab代码实现数据归一化源码

资 源 简 介

matlab代码实现数据归一化源码

详 情 说 明

数据归一化是机器学习与数据分析中的常见预处理步骤，其核心目标是将不同量纲或范围的数值特征统一缩放到固定区间（如[0,1]），消除量纲差异对模型的影响。以下是MATLAB实现0-1归一化的典型思路：

### 核心逻辑 极差法计算：通过线性变换将原始数据映射到[0,1]区间，公式为：(当前值 - 最小值) / (最大值 - 最小值)。 矩阵化操作：MATLAB的向量化特性允许直接对数据矩阵按列处理，无需显式循环。 边界处理：需考虑最大值等于最小值的特殊情况（如常数列），避免除以零错误。

### 实现要点 输入为多维数据矩阵时，通常按列独立归一化，保持各特征维度独立性。 可通过`min()`和`max()`函数获取每列的最小/最大值向量，再利用广播机制批量计算。 若需复用归一化参数（如测试集应用训练集的缩放标准），需额外保存最小值和极差。

### 扩展场景 非线性归一化：如对数缩放或Z-Score标准化（均值0、方差1）。 动态范围调整：实时数据流可采用滑动窗口极值更新策略。

此方法适用于图像像素、传感器信号等需统一量纲的场景，是特征工程的基础操作之一。