matlab zscore算法
时间: 2023-07-17 14:13:04 浏览: 128
在MATLAB中,zscore函数使用的是标准化算法,其计算公式如下:
z = (x - mean(x)) / std(x)
其中,x为输入的数据,mean(x)表示x的平均值,std(x)表示x的标准差。
具体步骤如下:
1. 计算x的平均值:mean_x = mean(x)
2. 计算x的标准差:std_x = std(x)
3. 计算标准化后的值:z = (x - mean_x) / std_x
以上就是zscore函数在MATLAB中的标准化算法。该算法将数据按照平均值为0,标准差为1进行标准化处理。
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下面是使用PCA算法进行降维的Matlab代码示例:
```matlab
% 加载数据集
load fisheriris
% 提取特征矩阵
X = meas;
% 标准化数据
X = zscore(X);
% 计算协方差矩阵
C = cov(X);
% 计算特征值和特征向量
[V, D] = eig(C);
% 对特征值进行排序
[~, idx] = sort(diag(D), 'descend');
V = V(:, idx);
% 选择前k个特征向量
k = 2;
U = V(:, 1:k);
% 将数据映射到低维空间
Y = X * U;
% 绘制降维后的数据
gscatter(Y(:,1), Y(:,2), species);
```
上述代码中,首先加载了一个示例数据集`fisheriris`,然后提取了特征矩阵`X`。接下来,对数据进行标准化处理,然后计算协方差矩阵`C`。通过对协方差矩阵进行特征值分解,得到特征值和特征向量。将特征值按降序排序,并选择前k个特征向量。最后,将数据集`X`通过特征向量矩阵`U`进行线性变换,得到降维后的数据`Y`。可以使用`gscatter`函数将降维后的数据可视化。
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```matlab
function [accr,list,classError] = splitnoval(zscore_normalization,trainsplit)
%playknn 此处显示有关此函数的摘要
% 此处显示详细说明
[numSample,numFea] = size(zscore_normalization);
X = zscore_normalization(:,2:numFea);
numFea = numFea - 1;
Y = zscore_normalization(:,1);
list = randperm(numSample);
Xtrain = X(list(1:trainsplit),:);
Xtest = X(list(1+trainsplit:numSample),:);
Ytrain = Y(list(1:trainsplit));
Ytest = Y(list(1+trainsplit:numSample));
mdl = fitcknn(Xtrain,Ytrain,'NumNeighbors',5);
CVKNNMdl = crossval(mdl);
classError = kfoldLoss(CVKNNMdl);
label = predict(mdl,Xtest);
accr = length(find(label~=Ytest))/length(Ytest);
end
```
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