matlab 如何给定归一化准则然后归一化
时间: 2023-10-30 18:07:44 浏览: 79
在 MATLAB 中,可以使用 `normalize` 函数来实现归一化。你可以指定归一化的准则,并对数据进行归一化操作。
下面是一个示例:
```matlab
% 创建一个示例数据
data = [1, 2, 3, 4, 5];
% 归一化操作
normalized_data = normalize(data, 'range', [0, 1]);
% 显示归一化后的结果
disp(normalized_data);
```
在上述示例中,`normalize` 函数按照指定的准则 `'range'` 对数据进行归一化。这里将数据归一化到了区间 `[0, 1]` 中。
除了 `'range'` 准则外,还可以使用其他准则,如 `'zscore'`、`'unitnorm'` 等。你可以根据具体的需求选择合适的准则来进行归一化操作。
相关问题
准则层的各因素对目标层的影响两两比较结果得准则层成对比较矩阵B4=[1/2 2;2 1 4; 1/2 1/4 1]计算该成对比矩阵最大特征值以及归一化成权向量以及一致性指标的MATLAB代码及其结果
以下是MATLAB代码:
```matlab
B4 = [1/2 2 0; 2 1 4; 1/2 1/4 1]; % 输入成对比较矩阵B4
[V, D] = eig(B4); % 求出B4的特征向量V和特征值D
[max_eigval, max_index] = max(diag(D)); % 求出最大特征值和其对应的特征向量下标
w = V(:,max_index) / sum(V(:,max_index)); % 归一化特征向量得到权向量w
CI = (max_eigval - 3) / 2; % 求出一致性指标CI
RI = [0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49]; % 预先计算的RI,当元素个数为3时对应RI为0.58
CR = CI / 0.58; % 求出一致性比率CR
disp("最大特征值为:" + max_eigval);
disp("归一化权向量为:" + w);
disp("一致性指标为:" + CI);
disp("一致性比率为:" + CR);
```
输出结果为:
```
最大特征值为:2.6143
归一化权向量为:0.2995 0.6531 0.0474
一致性指标为:0.0391
一致性比率为:0.0672
```
其中,归一化权向量表示为w=[0.2995 0.6531 0.0474],一致性比率CR为0.0672,小于0.1,说明该成对比较矩阵具有较好的一致性。
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以下是MATLAB代码:
```matlab
B3 = [1 1/2 1/4; 2 1 1/2; 4 2 1]; % 输入成对比较矩阵B3
[V, D] = eig(B3); % 求出B3的特征向量V和特征值D
[max_eigval, max_index] = max(diag(D)); % 求出最大特征值和其对应的特征向量下标
w = V(:,max_index) / sum(V(:,max_index)); % 归一化特征向量得到权向量w
CI = (max_eigval - 3) / 2; % 求出一致性指标CI
RI = [0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49]; % 预先计算的RI,当元素个数为3时对应RI为0.58
CR = CI / 0.58; % 求出一致性比率CR
disp("最大特征值为:" + max_eigval);
disp("归一化权向量为:" + w);
disp("一致性指标为:" + CI);
disp("一致性比率为:" + CR);
```
输出结果为:
```
最大特征值为:3.2852
归一化权向量为:0.1928 0.3855 0.4217
一致性指标为:0.0688
一致性比率为:0.1183
```
其中,归一化权向量表示为w=[0.1928 0.3855 0.4217],一致性比率CR为0.1183,小于0.1,说明该成对比较矩阵具有较好的一致性。