这属于基础知识，老师应该讲的，可是；老师没讲.....在这个实验室，一师姐老师只要不在考试购物唱歌，完全无视其他人存在，给各个单身小学弟卖钱包，手表.......真是够了，精神污染....

一.最小最大归一化

　　和区间映射（我理解的是把一个区间[a,b]映射到[c,d]，c+（x-a）*（d-c）/(b-a)，没查，应该是这样，主要要理解的问题是两段距离映射的话要除以比例因子（d-c）/(b-a)，自己理解的，这样就可以把数据映射到[-1,1]）不一样，这是映射到[0,1]，就是x' = （x-min）/(max-min)，其中max和min分别是是x序列的最大、小值，并不是0和1。

　　这种方法的缺点是，如何加入新数据的话min和max可能变化。

二.Z-Score标准化方法

　　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(x-u)/std。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。

三.L2标准化

　　由此，我们可以很块的写出最简单的matlab源代码如下：首先按行归一化：

% ExamplesA=[3 4;5 12];[m n] = size(A);% normalize each row to unitfor i = 1:m    A(i,:)=A(i,:)/norm(A(i,:));end

　　按列归一化。

% normalize each column to unitA=[3 4;5 12];for i = 1:n    A(:,i)=A(:,i)/norm(A(:,i));end

%  normalize each row to unitA = A./repmat(sqrt(sum(A.^2,2)),1,size(A,2));%  normalize each column to unitA = A./repmat(sqrt(sum(A.^2,1)),size(A,1),1);

　　参考：http://blog.sciencenet.cn/blog-810210-655011.html

　　http://www.newsmth.net/nForum/#!article/NumComp/108647