matlab按行标准化
时间: 2023-10-31 09:55:27 浏览: 43
在MATLAB中,按行标准化数据可以使用极值标准化方法或Z标准化方法。下面是两种方法的实现代码:
方法一:极值标准化
```matlab
function out = mystand(A)
out = [];
n = size(A, 1); % 获取行数
minA = min(A); % 获取极小值
maxA = max(A); % 获取极大值
out = (A - repmat(minA, n, 1)) ./ repmat(maxA - minA, n, 1); % 使用repmat对每个元素进行重复处理,得这里一定要用./
end
```
调用方法:
```matlab
A = randn(20, 20) * 2 + 1;
mystand(A);
```
运行结果可以看到,所有的数据都落在[0,1]之间。
方法二:Z标准化
```matlab
function out = myzscore(A)
temp = [];
dimension = size(A);
meanA = mean(A); % 计算均值
stdA = std(A); % 计算标准差
for i = 1:numel(A)
temp = [temp (A(i) - meanA) / stdA]; % 根据公式计算标准化后的数值
end
out = reshape(temp, dimension);
end
```
调用方法:
```matlab
A = randn(20, 20) * 2 + 1;
myzscore(A);
```
以上就是按行标准化数据的方法,可以根据需要选择适合的方法进行数据的标准化处理。