在MATLAB中,可以使用以下方法执行数据的归一化或标准化: 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);...
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…
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);...
function[out]=myMapminmax(x,ymin,ymax)out=(ymax-ymin).*(x-repmat(min(x,[],2),1,size(x,2)))./repmat((max(x,[],2)-min(x,[],2)),1,size(x,2))+ymin;index=isnan(out);out(index)=x(index);end 注意上面的代码均假设数据x中样本是列向量。 三、mapstd 标准化 Process matrices ...
归一化是将矩阵的元素按比例缩放,使所有元素都位于指定的范围内,通常是0和1之间或-1和1之间。 MATLAB提供了两个常用的归一化函数:min-max归一化和z-score归一化。 1. min-max归一化(最小-最大归一化)是通过减去矩阵中的最小值,并将其除以最大值与最小值之差来实现的。这可以使用以下MATLAB代码实现: max...
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...
在得到目标函数的最大和最小值之后,我们可以使用minmax归一化公式对目标函数进行归一化处理。minmax归一化公式如下: Matlab normalized_data = (data - min_values) ./ (max_values - min_values); 这个公式会将目标函数的取值范围限制在[0, 1]之间。 第四步:反归一化处理 有时候,在进行多目标优化时,我们需...
下面是关于如何在MATLAB中实现最大最小值归一化的详细步骤: 1. 理解最大最小值归一化的原理和公式 最大最小值归一化的基本公式如下: Xnorm=X−XminXmax−XminX_{norm} = \frac{X - X_{min}}{X_{max} - X_{min}}Xnorm=Xmax−XminX−Xmin 其中: XXX 是原始数据。 XminX_{min}Xmin 是...
实现的办法是，如果有一行的元素都相同比如xt = [1 1 1],此时xmax = xmin = 1,把此时的变换变为y =ymin,matlab内部就是这么解决的.否则该除以0了,没有意义!]二、也就是说对x1 = [1 2 4]采用这个映射 f: 2*(x-xmin)/(xmax-xmin)+(-1),就可以得到y = [ -1.0000 -0.3333 ...
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...