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数据归一化在数据处理中扮演着至关重要的角色，其中min-max归一化是一种常用方法。MATLAB提供了简便的方式来实现对多变量数据的min-max归一化处理。以下将详细介绍该过程。
读入样本数据
首先，我们需要从外部文件中读取样本数据。在MATLAB中，通过`xlsread`函数可以轻松实现这一步骤。具体代码如下：
```matlab
cz_wt xlsread('样本数据.xlsx');
```
读取后的样本数据会被存储在矩阵`cz_wt`中，你可以在工作区查看该矩阵是否成功包含了数据。
计算最大值与最小值
接下来，我们需要计算每列数据的最大值和最小值，以便后续的归一化处理。具体代码如下：
```matlab
mx_czwt max(cz_wt);
mn_czwt min(cz_wt);
```
这两行代码分别将每列的最大值和最小值存储在`mx_czwt`和`mn_czwt`中。
复制数据并归一化
为了保持数据的原始结构，我们需要复制得到与原数据相同大小的最大最小值矩阵。代码示例如下：
```matlab
m size(cz_wt, 1);
maxnew repmat(mx_czwt, m, 1);
minnew repmat(mn_czwt, m, 1);
```
接着，利用min-max归一化的公式对数据进行处理，并将结果保存在`gy_data`中：
```matlab
gy_data (cz_wt - minnew) ./ (maxnew - minnew);
```
将归一化数据写入表格
最后，我们将归一化后的数据写入一个新的Excel表格，方便进一步处理或分析。代码如下：
```matlab
xlswrite('归一化处理后数据.xlsx', gy_data);
```
执行完以上代码后，你可以查看表格，确认数据已经成功进行了归一化处理。
通过以上步骤，我们成功使用MATLAB对多变量数据进行了min-max归一化处理。这个过程有助于统一不同变量之间的数值范围，提高数据处理的准确性和可靠性。
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