Matlab implémente la normalisation des données
La normalisation des données est une méthode importante pour transformer différentes données en un même standard. Lors du traitement des données, il est souvent nécessaire de normaliser les données pour une analyse et une comparaison plus approfondies. Matlab fournit de nombreuses fonctions pratiques pour normaliser les données.
(1) Normalisation Min-Max
La normalisation min-max est également appelée normalisation de dispersion, qui est une fonction linéaire qui mappe les données d'origine entre [0,1].
Formule : X_norm = (X - X_min)/(X_max - X_min)
% Utilisez la fonction Matlab pour implémenter la normalisation Min-Max
X = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] ;
X_norm = (X - min(X))/(max(X) -min(X))
(2) Normalisation du score Z
La standardisation du score Z, également connue sous le nom de standardisation de l'écart type, est une fonction linéaire qui transforme les données brutes en une distribution avec une moyenne de 0 et un écart type de 1.
Formule : X_norm = (X - mu)/sigma
% Utilisez la fonction Matlab pour implémenter la normalisation du score Z
X = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] ;
X_norm = zscore(X)
(3) Normalisation de l'échelle décimale
La normalisation de l'échelle décimale est une fonction non linéaire qui utilise une échelle proportionnelle pour réduire ou augmenter les données afin que toutes les données se situent entre [-1,1] ou [0,1].
Formule : X_norm = X/10^k, où k est un paramètre variable et la valeur est un entier tel que le nombre avec la plus grande valeur absolue est inférieur à 1.
% Utilisez la fonction Matlab pour implémenter la normalisation de la mise à l'échelle décimale
X = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] ; k =
ceil(log10(max(abs(X))))
X_norm = X/(10^k)
Résumer:
Ce qui précède présente plusieurs méthodes courantes de normalisation des données et les fonctions Matlab correspondantes. Le choix d'une méthode de normalisation appropriée pendant le traitement des données peut améliorer l'efficacité et la précision de l'analyse ultérieure des données, et peut également éviter certains problèmes potentiels.