标准化处理matlab代码
时间: 2023-11-25 10:13:49 浏览: 42
标准化处理是将数据按比例缩放,使其落入一个特定区间的处理方法。在Matlab中,有多种方法可以实现数据的标准化处理。
其中一种方法是使用极值标准化。通过以下公式处理矩阵元素,使其落在[0,1]之间:
```
function out = mystand(A)
out = [];
n = size(A, 1);
minA = min(A);
maxA = max(A); out = (A - repmat(minA, n, 1)) ./ repmat(maxA - minA, n, 1);
end
```
调用该函数时,可以传入需要进行标准化处理的矩阵A,然后得到标准化后的结果。例如:
```
A = randn(20, 20) * 2.1;
mystand(A);
```
另一种方法是使用Z标准化(也称为z-score标准化)。这种方法根据原始数据的均值和标准差进行数据标准化。经过处理的数据将符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1。实现代码如下:
```
function out = myzscore(A)
temp = [];
dimension = size(A);
meanA = mean(A);
stdA = std(A);
for i = 1:numel(A)
temp = [temp (A(i) - meanA) / stdA];
end
out = reshape(temp, dimension);
end
```
通过调用该函数并传入需要标准化处理的矩阵A,可以得到Z标准化后的结果。例如:
```
A = randn(20, 20) * 2.1;
myzscore(A);
```
这样就可以得到标准化处理后的结果。