matlab归一化的方式

以下是Matlab中常用的两种归一化方式：
1. 最小-最大归一化（Min-Max Normalization）：将数据线性地映射到[0,1]区间内。具体实现代码如下：

function [outputArg] = minMaxNormalization(inputArg)
%MINMAXNORMALIZATION Summary of this function goes here
%   Detailed explanation goes here
outputArg = (inputArg - min(inputArg)) / (max(inputArg) - min(inputArg));
end

2. Z-score归一化（Standardization）：将数据转化为标准正态分布，均值为0，标准差为1。具体实现代码如下：

function [outputArg] = zScoreNormalization(inputArg)
%ZSCORENORMALIZATION Summary of this function goes here
%   Detailed explanation goes here
outputArg = (inputArg - mean(inputArg)) / std(inputArg);
end

相关问题

Matlab 归一化方式

在 Matlab 中，常用的归一化方式有两种：

1. 最大最小值归一化（Min-Max Normalization）

最大最小值归一化是将数据缩放到 [0,1] 的范围内。归一化公式如下：

$$x' = \frac{x - min(x)}{max(x) - min(x)}$$

其中，$x$ 是原始数据，$x'$ 是归一化后的数据。该方法适用于数据分布没有明显边界的情况。

2. Z-Score 归一化（Standardization）

Z-Score 归一化是将数据按照均值为 0，标准差为 1 的标准正态分布进行归一化。归一化公式如下：

$$x' = \frac{x - \mu}{\sigma}$$

其中，$\mu$ 是数据的均值，$\sigma$ 是数据的标准差。该方法适用于数据分布有明显边界且存在异常值的情况。

在 Matlab 中，你可以通过 `normalize` 函数来实现归一化操作。例如，要对一个矩阵 `A` 进行最大最小值归一化：

A_normalized = normalize(A, 'range');

要对一个矩阵 `A` 进行 Z-Score 归一化：

A_normalized = normalize(A, 'zscore');

matlab归一化算法

以下是两种常见的Matlab归一化算法：

1. Min-Max归一化

Min-Max归一化是一种常见的归一化方法，它将数据缩放到一个指定的范围内。在Matlab中，可以使用premnmx和postmnmx函数来实现Min-Max归一化。其中，premnmx函数用于训练集数据的归一化，postmnmx函数用于测试集数据的归一化。下面是一个示例代码：

% 训练集数据归一化
[train_data, train_setting] = premnmx(train_data);

% 测试集数据归一化
test_data = postmnmx(test_data, train_setting);

2. Z-Score归一化

Z-Score归一化是一种常见的归一化方法，它将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。在Matlab中，可以使用prestd和poststd函数来实现Z-Score归一化。其中，prestd函数用于训练集数据的归一化，poststd函数用于测试集数据的归一化。下面是一个示例代码：

% 训练集数据归一化
[train_data, train_setting] = prestd(train_data);

% 测试集数据归一化
test_data = poststd(test_data, train_setting);