1、归一化：以归一化的方法将有量纲的数据转换成无量纲的数据表达。简单点说，例如考虑人的身高和体重，如果身高以米为单位，则比以厘米为单位的方差要小得多，这样与体重的方差进行对比时，由于取的单位不同，所以无法进行对比。
2、归一化：使用Matlab自带的mapminmax函数。mapminmax按行逐行地对数据进行标准化处理，将每一行数据分别标准化到区间[ymin， ymax]内，其计算公式是：y = （ymax-ymin）*（x-xmin）/（xmax-xmin） + ymin。如果某行的数据全部相同，此时xmax=xmin，除数为0，则Matlab内部将此变换变为y = ymin。
3、建议你看看这个网站：http：// 归一化讲的很全面，下几个是归一化函数：（1）premnmx、postmnmx、tramnmx （2）prestd、poststd、trastd （3）是用matlab语言自己编程。
1、归一化的过程是将这些数值转换为它们在0到1之间的等比例表示。首先，计算所有数值的总和，即5+5+0.5+5=8。接着，对每个数值进行除法运算，用每个数值除以总和，得到新的数值。例如，5除以8等于0.3125，5除以8等于0.4375，以此类推，0.5/8=0.0625，5/8=0.1875。
2、例1：{5 5 0.5 5}归一化后变成了{0.3125 0.4375 0.0625 0.1875}解：5+5+0.5+5=8，5/8=0.3125，5/8=0.4375，0.5/8=0.0625，5/8=0.187这个归一化就是将括号里面的总和变成然后写出每个数的比例。
3、归一法是一种简化计算的方式，有两种形式，一种是把数变为（0，1）之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。简介 在统计学中，归一法的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。
1、比如有第一列数据，按照最大最小值进行非线性归一化到（0.1，1）区间。
2、首先在Excel表格中输入一组基础数据，需要计算每个数字在整个A列中的占比。在B1单元格中输入计算公式：=A1/SUM（$A$1：$A$8）。点击回车并下拉公式，批量生成计算结果。此时显示的是小数数值，选中单元格并点击“开始”选项卡中的“百分比”图标。
3、．将原始数据中的“残糖量”、“酶活”、“生物量”、“溶氧”列所在数据，使用函数进行线形归一化整理，整理后的效果如图6-2右侧所示。图6-2 6-1案例图表实现第1步 注：本案例的归一化方案采用了线形类比法，是以“pH”为参考基准进行的数值转换。
4、小数位归一化 （Decimal Place Normalization）在数字数据表中，小数位归一化是基础的调整，Excel等工具默认保留两位小数，但可以通过设置统一整个表中的精度。这种归一化简单直观，但对数据类型的要求较高。
5、问题十：在excel表格中如何对数据进行归一化处理 比如对A1到A10中的是个数进行归一化处理，就是分别计算每个数占这是个数这和的百分比，可以用公式计算，不是很难，例如：在单元格B1中输入“=A1/sum（$A$1：$A$10），点击B1右下角的抚十字下拉到B10放开鼠标，b列的结果就是你要的归一化结果。
1、归一化也是一种常见的量纲处理方式，可以让所有的数据均压缩在【0，1】范围内，让数据之间的数理单位保持一致。可以使用SPSSAU进行归一化处理。
2、如果使用spssau可以很方便地完成处理，选择[数据处理][生成变量][归一化]。放入数据，点击开始处理。
3、输入数据。2点Analyze 下拉菜单，选Data Reduction 下的Factor 。3打开Factor Analysis后，将数据变量逐个选中进入Variables 对话框中。
4、可以采用归一化公式对数据进行处理，在数据的变量转换中进行操作。具体操作方法如下：打开SPSS软件，输入需要进行处理的数据。工具栏打开转换菜单，点击计算变量。在目标变量栏中输入一个新变量的符号x；在数字表达式栏中输入（max—x）/（max—min）。
5、用归一化公式对数据进行处理，在数据的变量转换中操作。
1、数据归一化处理分母为零的情况可以通过以下几种方法解决：使用其他归一化方法，例如标准化（Standardization）。这种方法将数据减去其均值并除以其标准差。使用小数定标规范化，这种方法对数据进行小数级别的归一化，通过将数据除以一个小于 1 的数来归一化数据。
2、可以看到使用“简单除法法”进行计算得到的位于 0~1 范围内的数值没有经过归一化后的数据“拉得开”，好像腻乎在一块一样；同样是相对于某一数值的比例，使用归一化就不仅能将数据在收缩在 0~1 范围内，而且还让数据在这个范围内展开。
3、需要注意的是，在进行向量归一化时，要确保分母不为零，即原始向量不能为零向量。如果输入为零向量，那么会导致除以零的错误。因此，在实际应用中，通常需要先判断原始向量是否为零向量，以避免潜在的错误。
4、归一化还可以用于将一个数转换为以某个数为单位的数。例如，可以将摄氏温度转换为以摄氏度为单位的数，或将华氏温度转换为以华氏度为单位的数。这样可以方便地进行温度比较和计算。除了数学领域，归一化还在其他领域得到广泛应用。例如，在计算机科学中，归一化可以用于图像处理、数据压缩和机器学习等领域。
Z-score 这种方法给予原始数据的均值（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=（xμ）/σ 其中 μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。
数据归一化方法有两种形式，一种是把数变为（0，1）之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。把数变为（0，1）之间的小数主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。
逐样本均值消减（也称为移除直流分量）如果你的数据是平稳的（即数据每一个维度的统计都服从相同分布），那么你可以考虑在每个样本上减去数据的统计平均值（逐样本计算）。例子：对于图像，这种归一化可以移除图像的平均亮度值（intensity）。
常见的方法有：min-max标准化（Min-max normalization），log函数转换，atan函数转换，z-score标准化（zero-mena normalization，此方法最为常用），模糊量化法。本文只介绍min-max法（规范化方法），z-score法（正规化方法），比例法（名字叫啥不太清楚，归一化方法）。
