matlab数据归一化
    Matlab数据归一化指的是将数据归一化到统一的范围，使各项数据之间都有相同的可比性。为实现数据归一化，Matlab可以使用标准化、归一化或正则化等多种数学方法。下面介绍Matlab常用的数据归一化方法：
    1. 最大最小化算法：Matlab的归一化最简单的方法就是最大最小化算法，即将原始数据调整到一定的范围内，使得该数据的最大值和最小值分别为0和1。最大最小化算法的实现方式如下：
    raw_min = min(原始数据);
    raw_max = max(原始数据);
    normalizedProduct = (原始数据 - raw_min ) / (raw_max - raw_min);
    2. Z-score算法：Z-score算法也称标准化算法，是将原始数据调整到均值为0，标准差为1的分布中。该方法可以除去原始数据的均值和比例变换，因此是数据标准化的常用方法。
    3. 小于0的处理：最大最小化算法和Z-score算法都可能导致标准化后的数据中存在负值，这可能不符合实际情况。为了将负值调整到0或正值，Matlab可以使用线性变换，将其映射到[0,1]闭区间内：
    minNormProduct = min(normalizedProduct);
    maxNormProduct=max(normalizedProduct);正则化和归一化的关系
    LinearProduct=(normalizedProduct - minNormProduct ) / (maxNormProduct - minNormProduct);
    以上就是Matlab常用数据归一化方法。Matlab数据归一化可以消除原始数据的影响，使得各项数据之间都有一定的可比性，有助于分析和比较。

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