Exponenta Banner

нормализовать

Нормализуйте данные

свернуть все на странице

Синтаксис

N = normalize(A)
N = normalize(A,dim)
N = normalize(___,method)
N = normalize(___,method,methodtype)
N = normalize(___,'DataVariables',datavars)

Описание

пример

N = normalize(A) возвращает vectorwise z-счет данных в A с центром 0 и стандартным отклонением 1.

  • Если A является вектором, то normalize работает с целым вектором.

  • Если A является матрицей, таблицей или расписанием, то normalize работает с каждым столбцом данных отдельно.

  • Если A является многомерным массивом, то normalize действует вдоль первого измерения массива, размер которого не равняется 1.

пример

N = normalize(A,dim) возвращает z-счет по измерению dim. Например, normalize(A,2) нормализует каждую строку.

пример

N = normalize(___,method) задает метод нормализации для любого из предыдущих синтаксисов. Например, normalize(A,'norm') нормализует данные в A Евклидовой нормой (с 2 нормами).

пример

N = normalize(___,method,methodtype) задает тип нормализации для данного method. Например, normalize(A,'norm',Inf) нормализует данные в A с помощью нормы бесконечности.

пример

N = normalize(___,'DataVariables',datavars) задает переменные, чтобы работать с тем, когда входные данные находятся в таблице или расписании.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Нормализуйте данные в векторе и матрице путем вычисления z-счета.

Создайте векторный v и вычислите z-счет, нормализовав данные, чтобы иметь среднее значение 0 и стандартное отклонение 1.

v = 1:5;
N = normalize(v)
N = 1×5

   -1.2649   -0.6325         0    0.6325    1.2649

Создайте матричный B и вычислите z-счет к каждому столбцу. Затем нормализуйте каждую строку.

B = magic(3)
B = 3×3

     8     1     6
     3     5     7
     4     9     2


N1 = normalize(B)
N1 = 3×3

    1.1339   -1.0000    0.3780
   -0.7559         0    0.7559
   -0.3780    1.0000   -1.1339


N2 = normalize(B,2)
N2 = 3×3

    0.8321   -1.1094    0.2774
   -1.0000         0    1.0000
   -0.2774    1.1094   -0.8321
Скрипт Open Live Script

Масштабируйте векторный A его стандартным отклонением.

A = 1:5;
Ns = normalize(A,'scale')
Ns = 1×5

    0.6325    1.2649    1.8974    2.5298    3.1623

Масштабируйте A так, чтобы его область значений была в интервале [0,1].

Nr = normalize(A,'range')
Nr = 1×5

         0    0.2500    0.5000    0.7500    1.0000
Скрипт Open Live Script

Создайте векторный A и нормализуйте его его 1 нормой.

A = 1:5;
Np = normalize(A,'norm',1)
Np = 1×5

    0.0667    0.1333    0.2000    0.2667    0.3333

Центрируйте данные в A так, чтобы он имел среднее значение 0.

Nc = normalize(A,'center','mean')
Nc = 1×5

    -2    -1     0     1     2
Скрипт Open Live Script

Составьте таблицу, содержащую информацию о высоте для пяти человек.

LastName = {'Sanchez';'Johnson';'Lee';'Diaz';'Brown'};
Height = [71;69;64;67;64];
T = table(LastName,Height)
T=5×2 table
    LastName     Height
    _________    ______

    'Sanchez'      71  
    'Johnson'      69  
    'Lee'          64  
    'Diaz'         67  
    'Brown'        64

Нормализуйте данные высоты максимальной высотой.

N = normalize(T,'norm',Inf,'DataVariables','Height')
N=5×2 table
    LastName     Height 
    _________    _______

    'Sanchez'          1
    'Johnson'    0.97183
    'Lee'        0.90141
    'Diaz'       0.94366
    'Brown'      0.90141

Входные параметры

свернуть все

Входные данные, заданные как скаляр, вектор, матрица, многомерный массив, таблица или расписание.

Если A является числовым массивом и имеет, вводят single, то вывод также имеет, вводят single. В противном случае вывод имеет, вводят double.

Типы данных: удвойтесь | единственный | таблица | расписание
Поддержка комплексного числа: Да

Величина для работы, заданная как положительный целый скаляр.

Типы данных: удвойтесь | единственный | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Метод нормализации, заданный как одна из следующих опций:

Метод

Описание

'zscore'

z- со средним значением 0 и стандартным отклонением 1

норма

С 2 нормами

шкала

Шкала стандартным отклонением

Область значений

Диапазон шкалы данных к [0,1]

центр

Центральные данные, чтобы иметь среднее значение 0

Тип метода, заданный как скаляр, вектор - строка с 2 элементами или вектор символа, в зависимости от заданного метода:

Метод

Опции типа метода

Описание

'zscore'

'std' (значение по умолчанию)

Центр и шкала, чтобы иметь среднее значение 0 и стандартное отклонение 1

'robust'

Центр и шкала, чтобы иметь среднее значение 0 и среднее абсолютное отклонение 1

норма

Положительный числовой скаляр (значение по умолчанию равняется 2),

p-норма

Inf

Норма бесконечности

шкала

'std' (значение по умолчанию)

Шкала стандартным отклонением

'mad'

Шкала средним абсолютным отклонением

'first'

Шкала первым элементом данных

Числовой скаляр

Масштабируйте данные числовым значением

Область значений

Вектор - строка с 2 элементами (значение по умолчанию [0 1]),

Интервал формы [a b], где a < b

центр

среднее значение

Центр, чтобы иметь среднее значение 0

медиана

Центр, чтобы иметь средний 0

Числовой скаляр

Центр сдвига числовым значением

Табличные переменные, заданные как пара, разделенная запятой, состоящая из 'DataVariables' и скаляра, вектора, массива ячеек или указателя на функцию. Значение 'DataVariables' указывает, какие столбцы входной таблицы работать с, и может быть одно из следующего:

  • Вектор символа или скалярная строка, задающая единственное имя табличной переменной

  • Массив ячеек из символьных векторов или массив строк, где каждый элемент является именем табличной переменной

  • Вектор индексов табличной переменной

  • Логический вектор, элементы которого каждый соответствует табличной переменной, где true включает соответствующую переменную и false, исключает его

  • Указатель на функцию, который берет таблицу в качестве входного параметра и возвращает логический скаляр

Пример: 'Возраст'

Пример: {'Высота', 'Вес'}

Пример: isnumeric

Типы данных: char | представляет в виде строки | ячейка | дважды | единственный | логический | function_handle

Больше о

свернуть все

Z-счет

Для случайной переменной X со средним значением μ и стандартное отклонение σ, z-счет значения x

Для демонстрационных данных со средним и стандартным отклонением S, z-счет точки данных x

z-очки измеряют расстояние точки данных от среднего значения с точки зрения стандартного отклонения. Стандартизированный набор данных имеет среднее значение 0 и стандартное отклонение 1, и сохраняет свойства формы исходного набора данных (та же скошенность и эксцесс).

P-норма

Общее определение для p-нормы вектора v, который имеет элементы N,

‖v‖p = [∑ k=1N|vk|p]  1/p  ,

где p является любым положительным действительным значением, Inf или -Inf. Некоторые общие ценности p:

  • Если p равняется 1, то получившаяся 1 норма является суммой абсолютных значений векторных элементов.

  • Если p равняется 2, то получившийся с 2 нормами дает векторное значение или Евклидову длину вектора.

  • Если p является Inf, то ‖v ‖∞ =maxi (|v (i) |).

Смотрите также

| |

Представленный в R2018a

Была ли эта тема полезной?
Документация MATLAB
Поддержка