尊重原创：https://blog.csdn.net/shengchaohua163/article/details/78784984#comments 数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果。为了消除指标（特征）之间的量纲影响，数据集需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法：

一、 Min-Max标准化

Min-Max标准化称也为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[min, max]之间。转换函数为： x ∗ =（x−min）/（max−min）

，其中max为原始样本数据的最大值，min为原始样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。

二、Z-score标准化

这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。转化函数为：

x ∗ =(x−μ)/σ

，其中μ 为原始样本数据的均值，σ 为原始样本数据的标准差。

三、Matlab实现

在Matlab中，Min-Max标准化和Z-score标准化的函数分别是mapminmax和zscore，help查看一下文档吧。

自己实现：