min-max归一化方法

min-max标准化方法是一种常用的数据标准化方法，也称为离差标准化方法。它的基本思想是将原始数据缩放到一个特定的范围内，通常是[0,1]或[-1,1]。在MATLAB中，可以使用以下代码实现min-max标准化方法：

1. 假设原始数据存储在一个向量x中，使用以下代码计算最小值和最大值：

min_x = min(x);
max_x = max(x);

2. 使用以下代码计算标准化后的数据：

x_norm = (x - min_x) / (max_x - min_x);

这样，x_norm中的所有值都将在[0,1]范围内。如果要将数据缩放到[-1,1]范围内，可以使用以下代码：

x_norm = 2 * (x - min_x) / (max_x - min_x) - 1;

这样，x_norm中的所有值都将在[-1,1]范围内。

相关问题

MIN-MAX归一化

MIN-MAX归一化是一种线性的归一化方法，它将数据进行一次线性变换，将数据映射到[0,1]区间。该方法不改变数据的分布，但是过度依赖最大最小数，容易受到离群点、异常数据的影响。

下面是MIN-MAX归一化的公式：
x′ = (x - Min) / (Max - Min)

其中，x是原始数据，Min是数据的最小值，Max是数据的最大值，x′是变换后的数据。

以下是一个MIN-MAX归一化的示例代码：

data = [1, 2, 3, 4, 5]
Min = min(data)
Max = max(data)
normalized_data = [(x - Min) / (Max - Min) for x in data]
print(normalized_data)

输出结果为：
[0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]

Min-Max归一化

Min-Max归一化是一种线性的归一化方法，它将数据进行一次线性变换，将数据映射到区间。这种方法不改变数据的分布，但缺点是过度依赖最大最小数，且容易受到离群点、异常数据的影响。归一化的公式为 x′= (x−Min)/(Max−Min)，其中x是原始数据，Min是数据的最小值，Max是数据的最大值，x′是变换后的数据。的区间，最后通过截断极端值的方式将数据限定在[-1,1之间。Z-Score归一化的公式为 x_rankgauss = erfinv(np.clip((x/x.max()-0.5)*2, -1+epsilon, 1-epsilon))。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【无标题】](https://blog.csdn.net/weixin_72826147/article/details/128653626)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [数据归一化和两种常用的归一化方法](https://blog.csdn.net/ss19890125/article/details/40457423)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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