特征缩放
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MATLAB数据归一化与标准化通用算法实现
本项目提供了一套完整且高效的MATLAB源代码，专门用于实现多种数据归一化（Normalization）和标准化处理算法。归一化是数据挖掘、机器学习和神经网络训练中至关重要的预处理步骤。该项目的代码实现了三大核心功能：首先是最小-最大归一化（Min-Max Normalization），通过线性变换将原始数据映射到[0,1]或[-1,1]的特定区间，有效消除不同量纲数据之间的规模差异；其次是Z-score标准化（Zero-Mean Normalization），基于原始数据的均值和标准差，将数据转换为均值为0、标准差为1的标准正态分布，适用于数据分布差异较大的场景；最后可能包含小数定标归一化，通过移动小数点位置进行缩放。该源码经过优化，能够高效处理大规模矩阵数据，支持按列（特征）独立进行归一化，并能返回归一化所需的参数（如极值、均值等），以便在模型预测阶段对新数据进行相同的预处理或进行反归一化操作。
