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归一化是数据预处理中常用的技术,能将不同量纲的数据统一到相同范围,消除量纲对分析结果的影响。在MATLAB中实现归一化算法通常有以下两种主流方法:
最大最小归一化(Min-Max Normalization) 将数据线性变换到[0,1]区间,公式为:(x - min) / (max - min)。这种方法适用于数据分布较均匀的场景,但对异常值敏感。
Z-score标准化 基于数据的均值和标准差,公式为:(x - μ) / σ。处理后数据均值为0、标准差为1,适合存在高斯分布特征的数据。
实现要点 使用MATLAB内置函数如`min`、`max`、`mean`和`std`可快速计算关键参数。 对矩阵操作时需注意按列归一化(常见于特征矩阵),避免维度混淆。 归一化参数(如min/max或μ/σ)需保存,以便后续用相同参数处理新数据。
扩展思路 针对非数值数据(如分类变量),可结合独热编码(One-Hot Encoding)预处理。 动态数据流场景可采用滑动窗口归一化,避免全局统计量的计算延迟。