Min-Max归一化: data = [1, 2, 3, 4, 5]; normalized_data = (data - min(data)) / (max(data) - min(data)); 复制代码 Z-score标准化: data = [1, 2, 3, 4, 5]; standardized_data = (data - mean(data)) / std(data); 复制代码 使用MATLAB内置函数zscore进行Z-score标准化: ...
可以直接调用mapminmax函数(max-min归一化),也可以用公式进行计算。 如果是矩阵,mapminmax函数默认以行为单位进行归一化。 用公式进行计算的好处是可以保存最大值和最小值方便反归一化。 normalize函数:返回数据的Z值(中心为 0、标准差为1)。 如果是矩阵,normalize函数默认以列为单位进行归一化的。 调用mapminmax函数...
1 首先读入样本数据。程序如下：cz_wt=xlsread('样本数据.xlsx'); 正常读入后的结果可在工作区查看矩阵cz_wt是否有了数据，正常结果如下图所示。2 然后计算每列的最大值。程序代码如下：mx_czwt=max(cz_wt); 运行结果如下图。3 接着计算每列的最小值。程序代码如下：mn_czwt=min(cz_wt);...
归一化公式为xnew=(x-min)/(max-min)，其反归一化公式为x=xnew*(max-min)+min。通过反归一化，可以将归一化后的数据还原回原始范围，这在数据恢复与预测结果解释时非常有用。标准化公式为xnew=(x-mu)/sigma，其中mu为数据的均值，sigma为数据的方差。其反标准化公式为x=xnew*sigma+mu。标准...
Min-Max归一化是常用的一种技术,它将数据映射到指定的区间内,通常是0到1之间。 在MATLAB中,可以使用以下步骤对多目标优化问题中的子目标进行min-max归一化处理。 步骤一:准备数据 首先,准备多目标优化问题中的子目标数据。将每个子目标的数据存储在一个n×m的矩阵中,其中n是样本的数量,m是子目标的数量。假设...
最大最小归一化(Min-Max Normalization)是一种常用的数据预处理技术,它可以将数据线性映射到指定的范围内,通常是[0, 1]。下面是最大最小归一化的MATLAB代码实现,包括公式、示例数据和归一化过程。 1. 最大最小归一化公式 最大最小归一化的公式如下: text normalized_data = (data - min(data)) / (max(...
- Min-Max归一化:将数据缩放到0到1的范围,可以使用`mapminmax`函数实现。该函数将数据缩放到指定的范围,可以通过指定最小值和最大值来进行归一化处理。 - Z-Score归一化:将数据按照均值为0,标准差为1的正态分布进行处理,可以使用`zscore`函数实现。该函数会对数据进行标准化处理,使得数据的均值为0,标准差为1...
1.mapminmax mapminmax按行逐行地对数据进行标准化处理,将每一行数据分别标准化到区间[ymin,ymax]内,其计算公式是: 如果某行的数据全部相同,此时xmax=xmin,除数为0,则Matlab内部将此变换变为y = ymin。调用…
(3) 归一化算法 一种简单而快速的归一化算法是线性转换算法。线性转换算法常见有两种形 3、式: <1>y = ( x - min )/( max - min )其中min为x的最小值,max为x的最大值,输入向量为x,归一化后的输出向量为y 。上式将数据归一化到 0 , 1 区间,当激活函数采用S形函数时(值域为(0,1))时这条...
normalized_value2 = (value2 - min(value2)) / (max(value2) - min(value2)); 打印归一化后的子目标函数值 disp(normalized_value1); disp(normalized_value2); 通过上述示例代码,我们可以看到如何计算子目标函数值并进行minmax归一化处理。对于每个子目标函数,我们首先计算它的值,然后使用minmax归一化函数将...