利用MATLAB进行多维数组每列独立归一化处理

MATLAB中的数据类型中，向量被视为一维数组，矩阵被视为二维数组，超过2维的数组被称为多维数组（N-D Arrays）。学习如何定义和使用多维数组在MATLAB中非常重要。

多维数组的方差-协方差矩阵不好搞？其实只要你摸清了怎么把它向量化，效率能高一截。这个资源教你怎么按列顺序把对角线和对角线下方的元素堆起来，生成一个漂亮的列向量。嗯，挺适合搞统计建模或者在大规模数据时提速用的。vech函数对多维支持不太行，这里作者搞了个自定义方法，还附带了vechmd.zip，可以直接上手。你要是经常用 MATLAB，爱折腾多维数组，值得一看。

多维数组的可视化有点头疼？cprintf这个小工具挺适合你。它能把各种类型的 ND 数组，比如数值型、稀疏矩阵、结构体、甚至元胞混合数组，都转成清爽的 2D 字符表格。嗯，格式灵活，标签、分隔符、文件模板都能自定义，输出还能直接保存。要快速整理数据或者做点前端展示的准备工作，蛮方便的。

二维数组(II) 二维数组，可对应至一个 X - Y 二维平面坐标，如下图所示： Y(行)：代表二维数组的行坐标，用来定位在数组中的具体行数。 X(列)：代表二维数组的列坐标，用来定位在数组中的具体列数。 在 MATLAB 中，通过二维数组的索引可以精确地访问和操作数据，帮助我们高效地进行矩阵运算与数据分析。二者结合，让我们能够在 MATLAB 中轻松处理 多维数组。

Matlab作为一种强大的数学软件，其多维数组功能不仅限于简单的数据存储和计算，还涵盖了广泛的应用领域。从科学研究到工程设计，多维数组在Matlab中的灵活运用，极大地提升了数据处理和分析的效率与精度。

介绍了一种高效的计算多维数组线性索引的方法，该方法利用MEX技术实现了C语言代码与MATLAB的接口调用，相较于MATLAB内置的sub2ind函数，该方法在处理大规模数据时展现出显著的性能优势。经测试，该方法的计算速度相较于sub2ind函数提升显著，尤其在处理高维数组时优势更为明显。该方法的实现代码简洁易懂，方便用户根据实际需求进行修改和扩展。

该项目提供了一个 Matlab 代码示例，用于将 XLSX 文件按行进行 归一化处理，并应用于研究患者来源的异种移植肿瘤中的地形异质性。此代码是根据Rajaram、Roth等人在论文“用于研究患者源性异种移植肿瘤中地形异质性的多模式数据资源”中提出的分析方法编写的，帮助用户生成论文中的数字并生成中间结果。代码是用 Matlab 编写的，并在 Linux (Ubuntu 18.04) 系统上的 Matlab 2019b 版本中进行了测试。为了使用此代码，用户需要确保正确设置路径以便程序能访问数据。通过下载并解压相应的zip文件，用户可获取研究所需的主要数据。此外，说明文档提供了生成中间结果的详细

数据归一化是个常用的技巧，是在做数据或机器学习时，保证数据都在相同的尺度上。通过 MATLAB，可以轻松实现这一过程，常见的方法包括最小-最大归一化和 Z-score 标准化。你只需要几个函数就能完成数据的，像min()、max()、mean()和std()都能派上用场。归一化后，数据便于比较，也能提升机器学习算法的表现，是对于像 KNN 这种依赖距离的算法来说，效果挺。最小-最大归一化就是将数据缩放到 0 到 1 之间，Z-score 则是将数据转化为标准正态分布。哦，对了，完的数据你可以通过save()轻松保存，方便后续使用。如果你需要在大数据集或不同任务中应用，归一化的脚本也可以根据实际

去归一化的 MATLAB 程序，思路清晰，拿来就能跑。用的是挺常见的数据方式，尤其适合做完归一化之后想还原原始数据的场景。你只需要改一改参数，数据结构不复杂，运行后直接出结果，响应也快，蛮省心的。 直接归一化后数据，恢复成原始的量级。比如你做了个z-score标准化，想看真实值分布，这代码就派上用场了。常规数据、图像数据、MRI 数值都能整，兼容性还不错。 程序写得挺直白的，适合想快速上手的同学。变量名比较清晰，不用担心看不懂。就算你对 MATLAB 不熟，也能跟着注释摸索着用。要注意的是，最好先了解一下你原始数据的归一化方式，方便反向还原。 相关的程序也挺多，你如果做的是 MRI 自动归一化