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本文介绍了MATLAB中的三种归一化方法：最小-最大归一化，将数据缩放到[0,1]；Z-score归一化，使数据符合均值0、标准差1的正态分布；以及范数归一化，将向量缩放到单位长度。每种方法都有其适用的场景。"
119422107,10151197,三角形数的约数与硬币组合问题,"['数学', '算法', '组合数学', '英镑货币', '计算问题']
matlab：归一化
在MATLAB中，归一化指的是将数据缩放到特定的范围内，通常是[0,1]或[-1,1]。这是一种常见的预处理方法，可以使不同的数据具有可比性，提高机器学习和数据分析的准确性。在MATLAB中，有几种方法可以进行归一化。
最小-最大归一化
最小-最大归一化，也称为离差标准化，是一种常见的归一化方法。它通过将数据缩放到[0,1]范围内来实现归一化。具体方法是将每个特征的值减去最小值，然后除以特征值的范围（最大值减最小值）。
例如，假设有一个向量x=[2,4,6,8]，最小值为2，最大值为8。那么，应用最小-最大归一化的公式，可以得到：
x_normalized = (x - min(x)) 
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