數據歸一化在數據處理中扮演著至關重要的角色，其中min-max歸一化是一種常用方法。MATLAB提供了簡便的方式來實現對多變量數據的min-max歸一化處理。以下將詳細介紹該過程。 讀入樣本數據首先，

數據歸一化在數據處理中扮演著至關重要的角色，其中min-max歸一化是一種常用方法。MATLAB提供了簡便的方式來實現對多變量數據的min-max歸一化處理。以下將詳細介紹該過程。

讀入樣本數據

首先，我們需要從外部文件中讀取樣本數據。在MATLAB中，通過`xlsread`函數可以輕松實現這一步驟。具體代碼如下：

```matlab

cz_wt xlsread('樣本數據.xlsx');

```

讀取后的樣本數據會被存儲在矩陣`cz_wt`中，你可以在工作區(qū)查看該矩陣是否成功包含了數據。

計算最大值與最小值

接下來，我們需要計算每列數據的最大值和最小值，以便后續(xù)的歸一化處理。具體代碼如下：

```matlab

mx_czwt max(cz_wt);

mn_czwt min(cz_wt);

```

這兩行代碼分別將每列的最大值和最小值存儲在`mx_czwt`和`mn_czwt`中。

復制數據并歸一化

為了保持數據的原始結構，我們需要復制得到與原數據相同大小的最大最小值矩陣。代碼示例如下：

```matlab

m size(cz_wt, 1);

maxnew repmat(mx_czwt, m, 1);

minnew repmat(mn_czwt, m, 1);

```

接著，利用min-max歸一化的公式對數據進行處理，并將結果保存在`gy_data`中：

```matlab

gy_data (cz_wt - minnew) ./ (maxnew - minnew);

```

將歸一化數據寫入表格

最后，我們將歸一化后的數據寫入一個新的Excel表格，方便進一步處理或分析。代碼如下：

```matlab

xlswrite('歸一化處理后數據.xlsx', gy_data);

```

執(zhí)行完以上代碼后，你可以查看表格，確認數據已經成功進行了歸一化處理。

通過以上步驟，我們成功使用MATLAB對多變量數據進行了min-max歸一化處理。這個過程有助于統(tǒng)一不同變量之間的數值范圍，提高數據處理的準確性和可靠性。