精通MATLAB中的数据标准化与归一化在多元数据分析与机器学习的实践中，我们常常会遇到一个关键挑战：数据集中的不同特征往往具有各异的量纲和数值范围。例如，在一个包含年龄、年收入和信用评分的客户数据集中，年龄的范围可能是20-80，年收入可能是30,000-200,000，而信用评分可能是300-850。这种尺度上的巨大差异会严重影响许多机器学习算法的性能——基于距离计算的算法（如K近邻、聚类分析）会被数值范围大的特征所主导；基于梯度下降的优化算法（如神经网络、逻辑回归）则会因为参数空间的不均衡而收敛缓慢。