$$ X_{norm}=\frac{X-X_{min}}{X_{max}-X_{min}} $$是什么意思
时间: 2023-11-01 12:37:20 浏览: 32
这是一个数据归一化(Normalization)的公式,将数据集中的每个数据 $X$ 转换为一个介于 0 和 1 之间的值 $X_{norm}$。具体步骤是将 $X$ 减去最小值 $X_{min}$,然后除以最大值 $X_{max}$ 减去最小值 $X_{min}$ 的差,这样可以保证 $X_{norm}$ 的范围在 0 和 1 之间。这种归一化方法可以使得不同数据之间的比较更为合理,避免了因为数据尺度不同而导致的误差。
相关问题
$$ X_{norm}=\frac{X-X_{min}}{X_{max}-X_{min}} $$用matlab表示
假设有一个向量X,可以用下面的MATLAB代码将其归一化:
```
X_norm = (X - min(X)) ./ (max(X) - min(X));
```
其中,“min(X)”表示向量X的最小值,“max(X)”表示向量X的最大值,“./”表示矢量除法,即对向量X中的每个元素进行操作。执行上述代码后,将生成归一化后的向量X_norm。
function [r_XY] = grey_relation(X, Y, rho) if nargin < 3 rho = 0.5; end X_norm = normalize(X); Y_norm = normalize(Y); n = size(X,1); X_matrix = zeros(n); for i = 1:n for j = 1:n X_matrix(i,j) = (min([X_norm(i),Y_norm(j)]) + rho*max([X_norm(i), Y_norm(j)])) / (1+rho); end end X_avg = mean(X_matrix,2); Y_avg = mean(X_matrix); r_XY = mean(X_avg); end中的rho根据什么来定
`rho` 是灰色关联度分辨系数,用于控制关联度的敏感程度,一般取值范围为 [0,1],默认值为 0.5。
在计算灰色关联度时,对于两个数据序列 X 和 Y 中的每个元素,灰色关联度计算公式为:
$${\displaystyle g_{ij}={\frac {\min \{x_{i},y_{j}\}+\rho \max \{x_{i},y_{j}\}}{x_{i}+y_{j}+\rho}}\qquad (i=1,2,\ldots ,n;j=1,2,\ldots ,m)}$$
其中,$x_i$ 和 $y_j$ 分别表示序列 X 和 Y 中的第 i 和 j 个元素,$\rho$ 是分辨系数,用于平衡两个元素之间的关联度。$\rho$ 越小,则对两个元素的相似度要求越高,灰色关联度也越小;$\rho$ 越大,则对两个元素的相似度要求越低,灰色关联度也越大。