% 归一化matlab代码
时间: 2024-04-28 07:17:08 浏览: 16
% 归一化是将数据按比例缩放,使其落入特定的范围,常用的归一化方法有最小-最大归一化和Z-score归一化。
% 最小-最大归一化(Min-Max normalization)是将数据线性映射到[0, 1]的范围内,公式如下:
% X_norm = (X - X_min)
% 其中,X为原始数据,X_min为原始数据的最小值,X_max为原始数据的最大值。
% MATLAB代码示例:
X = [1, 2, 3, 4, 5]; % 原始数据
X_min = min(X); % 最小值
X_max = max(X); % 最大值
X_norm = (X - X_min); % 归一化后的数据
% Z-score归一化是将数据转化为标准正态分布,公式如下:
% X_norm = (X - mean(X)) / std(X)
% 其中,X为原始数据,mean(X)为原始数据的均值,std(X)为原始数据的标准差。
% MATLAB代码示例:
X = [1, 2, 3, 4, 5]; % 原始数据
X_mean = mean(X); % 均值
X_std = std(X); % 标准差
X_norm = (X - X_mean) / X_std; % 归一化后的数据
相关问题
归一化matlab代码
归一化的 Matlab 代码可能如下:
```
% 给定数据矩阵 X,每一行为一个样本
[m, n] = size(X);
% 计算每一列的均值
mu = mean(X);
% 计算每一列的标准差
sigma = std(X);
% 进行归一化
X_norm = (X - repmat(mu, m, 1)) ./ repmat(sigma, m, 1);
```
在这段代码中,首先通过 `mean` 函数计算出数据矩阵 X 每一列的均值,然后通过 `std` 函数计算出数据矩阵 X 每一列的标准差。接着,我们使用 `repmat` 函数将均值和标准差扩展为与 X 相同大小的矩阵,然后分别用这两个矩阵减去 X,并将结果除以标准差矩阵,就可以得到归一化之后的结果 X_norm。
特征归一化matlab代码
以下是一种常见的特征归一化的Matlab代码实现:
function [X_norm, mu, sigma] = featureNormalize(X)
%FEATURENORMALIZE 此函数归一化特征
% [X_norm, mu, sigma] = FEATURENORMALIZE(X) 返回归一化后的X,以及均值和标准差。
% X是一个大小为m x n的矩阵,其中m是样本数量,n是特征数量。
% 初始化返回值
X_norm = X;
mu = zeros(1, size(X, 2));
sigma = zeros(1, size(X, 2));
% 计算每个特征的均值和标准差
for i = 1:size(X, 2)
mu(i) = mean(X(:, i));
sigma(i) = std(X(:, i));
end
% 归一化每个特征
for i = 1:size(X, 2)
X_norm(:, i) = (X(:, i) - mu(i)) / sigma(i);
end
end
% 用法示例:
% X = [1 2; 3 4; 5 6];
% [X_norm, mu, sigma] = featureNormalize(X);