matlab矩阵0-1归化,数据标准化归化处理
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数据标准化归化处理
数据的标准化
在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化(normalization)，利⽤标准化后的数据进⾏数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和⽆量纲化处理两个⽅⾯。
数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作⽤⼒的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评⽅案的作⽤⼒同趋化，再加总才能得出正确结果。
数据⽆量纲化处理主要解决数据的可⽐性。去除数据的单位限制，将其转化为⽆量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进⾏⽐较和加权。归化和入籍的区别
数据标准化的⽅法有很多种，常⽤的有“最⼩—最⼤标准化”、“Z-score标准化”和“按⼩数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为⽆量纲化指标测评值，即各指标值都处于同⼀个数量级别上，可以进⾏综合测评分析。
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⼀、Min-max 标准化
min-max标准化⽅法是对原始数据进⾏线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最⼩值和最⼤值，将A的⼀个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为：
新数据=(原数据-极⼩值)/(极⼤值-极⼩值)
⼆、z-score 标准化
这种⽅法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进⾏数据的标准化。将A的原始值x使⽤z-score标准化到x'。
z-score标准化⽅法适⽤于属性A的最⼤值和最⼩值未知的情况，或有超出取值范围的离数据的情况。
任重的现任妻子新数据=(原数据-均值)/标准差
spss默认的标准化⽅法就是z-score标准化。 ⽤Excel进⾏z-score标准化的⽅法：在Excel中没有现成的函数，需要⾃⼰分步计算，其实标准化的公式很简单。
步骤如下：
求出各变量(指标)的算术平均值(数学期望)xi和标准差si ；
.进⾏标准化处理：zij＝(xij－xi)／si，其中：zij为标准化后的变量值；xij为实际变量值。
将逆指标前的正负号对调。
标准化后的变量值围绕0上下波动，⼤于0说明⾼于平均⽔平，⼩于0说明低于平均⽔平。
三、Decimal scaling⼩数定标标准化
原神和光遇哪个好玩这种⽅法通过移动数据的⼩数点位置来进⾏标准化。⼩数点移动多少位取决于属性A的取值中的最⼤绝对值。将属性A的原始值x使⽤decimal scaling标准化到x'的计算⽅法是：x'=x/(10*j)
如何倒车入库其中，j是满⾜条件的最⼩整数。例如 假定A的值由-986到917，A的最⼤绝对值为986，为使⽤⼩数定标标准化，我们⽤1000(即，j=3)除以每个值，这样，-986被规范化为-0.986。
注意，标准化会对原始数据做出改变，因此需要保存所使⽤的标准化⽅法的参数，以便对后续的数据进⾏统⼀的标准化。除了上⾯提到的数据标准化外还有对数Logistic模式、模糊量化模式等等：
对数Logistic模式：新数据=1/(1+e^(-原数据))模糊量化模式：新数据=1/2+1/2sin[派3.1415/(极⼤值-极⼩值)*(X-(极⼤值-极⼩值)/2) ] ,X为原数据
数据归⼀化
归⼀化是⼀种简化计算的⽅式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为⽆量纲的表达式，成为纯量。归⼀化是为了加快训练⽹络的收敛性，可以不进⾏归⼀化处理
归⼀化的具体作⽤是归纳统⼀样本的统计分布性。归⼀化在0-1之间是统计的概率分布，归⼀化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归⼀化有同⼀、统⼀和合⼀的意思。⽆论是为了建模还是为了计算，⾸先基本度量单位要同⼀，神经⽹络是以样本在事件中的统计分别⼏率来进⾏训练(概率计算)和预测的，归⼀化是同⼀在0-1之间的统计概率分布;SVM是以降维后线性划分距离来分类和仿真的，因此时空降维归⼀化是统⼀在-1--+1之间的统计坐标分布。
当所有样本的输⼊信号都为正值时，与第⼀隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减⼩，从⽽导致学习速度很慢。为了避免出现这种情况，加快⽹络学习速度，可以对输⼊信号进⾏归⼀化，使得所有样本的输⼊信号其均值接近于0或与其均⽅差相⽐很⼩。可可托海景区
归⼀化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的，⽹络最后⼀个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归⼀化处理。所以这样做分类的问题时⽤[0.9 0.1 0.1]就要⽐⽤要好。
但是归⼀化处理并不总是合适的，根据输出值的分布情况，标准化等其它统计变换⽅法有时可能更好。
主要是为了数据处理⽅便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速，应该归到数字信号处理范畴之内。
归⼀化⽅法(Normalization M

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