在MATLAB中进行数据归一化，您可以选择以下几种常见的方法：
最小-最大归一化（Min-Max Normalization）
公式：`normalized_data = （data - min（data））/（max（data） - min（data））`
作用：将数据线性映射到[0, 1]区间。
零均值-单位方差归一化（Zero-mean, Unit Variance Normalization）
公式：`normalized_data = （data - mean（data））/std（data）`
作用：将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。
Premnmx函数
作用：将输入数据归一化到[-1, 1]区间。
输出：归一化的输入向量、最小值、最大值。
Mapminmax函数
作用：类似于Premnmx，但提供了归一化后的数据范围。
输出：归一化的训练集、测试集、归一化映射。
自定义函数
可以使用线性函数转换、对数函数转换、反余切函数转换等方法进行自定义归一化。
归一化的目的是将数据转换到合适的范围内，以便于后续的数据处理和分析，同时提高算法的收敛速度和稳定性。
