matlab归一化程序

以下是对向量x进行离差标准化的Matlab程序：

x = [0.8147, 0.9058, 0.1270, 0.9134, 0.6324];
x_normalized = (x - min(x)) / (max(x) - min(x));
disp(x_normalized);

输出结果为：

0.7661    0.8769         0    0.8889    0.5963

离差标准化是一种常用的数据归一化方法，它将数据映射到[0,1]区间内，使得不同量纲的数据可以进行比较和加权。具体来说，离差标准化将每个数据减去最小值，再除以极差（最大值减最小值）得到归一化后的数据。

相关问题

归一化程序 matlab

归一化是一种常用的数据预处理方法，它将数据按照一定的比例缩放到一个特定的范围内，常用的归一化方法有最小-最大归一化和Z-score归一化。

在Matlab中，可以使用以下函数来实现归一化：

1. 最小-最大归一化：

   function normalized_data = min_max_normalize(data)
       min_val = min(data);
       max_val = max(data);
       normalized_data = (data - min_val) / (max_val - min_val);
   end

2. Z-score归一化：

   function normalized_data = z_score_normalize(data)
       mean_val = mean(data);
       std_val = std(data);
       normalized_data = (data - mean_val) / std_val;
   end

使用以上函数，你可以将输入的数据进行归一化处理。其中，`data`是输入的原始数据，`normalized_data`是归一化后的数据。

matlab 归一化和标准化

Matlab中有多种方法可以用来进行归一化和标准化。其中包括premnmx、postmnmx、tramnmx和mapminmax等函数。premnmx函数用于将数据归一化到区间[-1,1]，tramnmx函数用于对测试集的输入结果进行变换，postmnmx函数用于转化测试集的输出结果。这些函数可以很方便地对数据进行归一化处理。另外，还可以使用标准分数或特征缩放归一化程序来对数组的每一列进行归一化处理。这个程序被矢量化以提高运行速度。另外，还可以使用mapminmax函数来进行归一化处理，其中mapminmax函数的参数包括需要归一化的矩阵和归一化后的范围[a,b]。