用matlab语言写一段数组按行归一化到0-1范围的代码
时间: 2024-05-03 13:20:41 浏览: 12
以下是用 MATLAB 编写的数组按行归一化到 0-1 范围的代码:
```matlab
function norm_array = row_normalize(array)
% 对二维数组按行进行归一化
% 按行求最小值和最大值
min_vals = min(array,[],2);
max_vals = max(array,[],2);
% 按行进行归一化
norm_array = (array - min_vals) ./ (max_vals - min_vals);
end
```
调用方式如下:
```matlab
% 随机生成一个 4 行 3 列的矩阵
array = rand(4,3);
% 按行进行归一化
norm_array = row_normalize(array);
```
其中,`array` 是待归一化的数组,`norm_array` 是归一化后的数组。
相关问题
使用matlab写一段将数组按列归一化到0~1范围的代码
可以使用以下代码实现:
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 原始数组
[m, n] = size(A); % 获取数组的行数和列数
for i = 1:n % 对每一列进行归一化
col = A(:, i); % 获取当前列
col_min = min(col); % 获取当前列的最小值
col_max = max(col); % 获取当前列的最大值
A(:, i) = (col - col_min) / (col_max - col_min); % 归一化当前列
end
disp(A); % 输出归一化后的数组
matlab数组归一化代码 csdn
MATLAB数组归一化是将数组中的数据转换为在指定范围内的比例值,通常为0到1之间。这种转换可用于处理数据,并使它们更容易进行比较和分析。常见的归一化方法包括最小-最大缩放和标准化。
实现最小-最大缩放方法的代码如下:
```matlab
function [normalized_data] = normalize_minmax(data)
% 将输入数据缩放到0到1的范围内
% 输入参数:
% data:输入数据矩阵,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征
% 输出参数:
% normalized_data:归一化后的数据矩阵
min_val = min(data);
max_val = max(data);
normalized_data = (data - repmat(min_val, size(data, 1), 1)) ./ repmat(max_val - min_val, size(data,1), 1);
end
```
这段代码定义了一个名为"normalize_minmax"的函数。它接受一个名为"data"的输入参数,其中包含要缩放的原始数据矩阵。函数的执行结果是一个名为"normalized_data"的输出参数,其中包含已缩放的数据矩阵。
标准化方法的代码如下:
```matlab
function [normalized_data] = normalize_std(data)
% 将输入数据标准化,使其均值为0,标准差为1
% 输入参数:
% data:输入数据矩阵,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征
% 输出参数:
% normalized_data:归一化后的数据矩阵
mean_val = mean(data);
std_val = std(data);
normalized_data = (data - repmat(mean_val, size(data,1),1)) ./ repmat(std_val, size(data,1),1);
end
```
该代码定义了一个名为"normalize_std"的函数。它接受一个名为"data"的输入参数,其中包含要标准化的原始数据矩阵。函数的执行结果是一个名为"normalized_data"的输出参数,其中包含已标准化的数据矩阵。
两种方法的主要区别在于它们如何计算最小值和最大值,并根据它们对数据进行缩放。对于最小-最大缩放,最小值和最大值是基于整个数据集计算的,而对于标准化,均值和标准差是在每个特征上计算的。根据具体问题的不同,可以选择适合的归一化方法。