求matlab矩阵标准化代码_百度知道
求matlab矩阵标准化代码
我有一个[200*48]的矩阵，我想对每一列进行标准化，得出来以后还是一个[200*48]的矩阵例子A=[1,2,3,4,5]
[3,4,5,6,7]如何标准化在MATLAB中。求大神指教，求代码
我有更好的答案求助知道网友
矩阵的标准化，即每个元素减去该元素所在列的平均值再除以该列元素的标准偏差，得到一个新矩阵，即为原矩阵的标准化矩阵。所以这么做：for&n&=&1:length(A(1,:))&&&&temp&=&A(:,n);&&&&A(:,n)&=&(temp&-&mean(temp))&/&std(temp);end
大神非常感谢，刚跑了一遍，看不出标准化后的取值范围是多少，那么我能不能将最后的结果，也就是每个数值变成[0,1]区间的值。就是范围在0-1之间。能不能用z-score进行标准化？如何控制取值范围，跪求。
可以啊，我认为就将每列数除以这一列中最大的那个数就行了，具体看你怎么定义了。代码我想也很简单，仿照上面的写，自己练习一下。
能球代码吗大神，我刚接触这个，不是很会，能给我参考一下吗？谢谢
谢谢你，但是我是想将取值范围变为0到1之间[0,1]。还是非常感谢你的帮助
&& A = [1,2,3,4,5;3,4,5,6,7]A =
7&& B = (A-min(A(:)))./(max(A(:))-min(A(:)))B =
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数据的标准化处理是指：使得数据的期望为0，方差为1。
&&&& 1&&&& 2&&&& 3&&&& 4&&&& 5&&&& 6
&&&& 7&&&& 8&&&& 9&&& 10&&& 11&&& 12
&& B_S=zscore(B)
& Columns 1 through 4
&& -0.7071&& -0.7071&& -0.7071&& -0.7071
&&& 0.7071&&& 0.7071&&& 0.7071&&& 0.7071
& Columns 5 through 6
&& -0.7071&& -0.7071
&&& 0.7071&&& 0.7071
%标准差（方差的正的平方根）
& Columns 1 through 4
&&& 4.2426&&& 4.2426&&& 4.2426&&& 4.2426
& Columns 5 through 6
&&& 4.2426&&& 4.2426
&&& 18&&& 18&&& 18&&& 18&&& 18&&& 18
&&&& 1&&&& 2&&&& 3&&&& 4&&&& 5&&&& 6
&&&& 7&&&& 8&&&& 9&&& 10&&& 11&&& 12
&& 17.9997
若要求整个矩阵所有元素的均方差，则要使用std2函数：
&&&& 1&&&& 2&&&& 3&&&& 4&&&& 5&&&& 6
&&&& 7&&&& 8&&&& 9&&& 10&&& 11&&& 12
&& std2(B)
&&& 3.6056
ZSCORE Standardized z score.
&&& Z = ZSCORE(X) returns a centered, scaled version of X, the same size as X.
&&& For vector input X, Z is the vector of z-scores (X-MEAN(X)) ./ STD(X). For
&&& matrix X, z-scores are computed using the mean and standard deviation
&&& along each column of X.& For higher-dimensional arrays, z-scores are
&&& computed using the mean and standard deviation along the first
&&& non-singleton dimension.
&&& The columns of Z have sample mean zero and sample standard deviation one
&&& (unless a column of X is constant, in which case that column of Z is
&&& constant at 0).
&&& [Z,MU,SIGMA] = ZSCORE(X) also returns MEAN(X) in MU and STD(X) in SIGMA.
&&& [...] = ZSCORE(X,1) normalizes X using STD(X,1), i.e., by computing the
&&& standard deviation(s) using N rather than N-1, where N is the length of
%这个很重要（无偏估计问题！！）&&& the dimension along which ZSCORE works.& ZSCORE(X,0) is the same as
&&& ZSCORE(X).
&&& [...] = ZSCORE(X,FLAG,DIM) standardizes X by working along the dimension
&&& DIM of X. Pass in FLAG==0 to use the default normalization by N-1, or 1
&&& to use N.
已投稿到：
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。&X 是 n行d列 的数据。&1. Min-max 标准化& &&新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）& & 标准化以后，X中的取值范围是[0,1]。　　% Min-max normalize　　Xmin = min(X);
Xmax = max(X);　　X = (X-repmat(Xmin,n,1))./repmat(Xmax-Xmin,n,1);&2.&z-score 标准化　&新数据=（原数据-均值）/标准差& &&标准化以后，X中元素的取值范围为实数。　　% Zscore normalize　　X=zscore(X);当前位置：
&用matlab处理图像时 何时需要标准化
用matlab处理图像时 何时需要标准化
作者 tongle0328
一个5*5的gabor滤波器，要作用于一个输入图片上
输入图片的数据类型是0-1的double型
gabor滤波器中含有负值，最大值小于1
发现filter输出的结果图片中含有负值，最小值大概在-10左右，最大值大概在30左右
现在需要继续在filter输出的结果图片上作用sobel滤波，请问是否要对gabor filter的输出图片做数据转换？
比如先取绝对值？最重要的是是否需要将其标准化到0-255？
不用，在所有图像处理算法操作结束之后
再做标准化即可
引用回帖:: Originally posted by gorgan at
不用，在所有图像处理算法操作结束之后
再做标准化即可 也就是说，在图像的处理过程中一般都是直接将上一步的结果带入下一步的处理，除非是要imshow显示图片才要标准化到0-255？
引用回帖:: Originally posted by tongle0328 at
也就是说，在图像的处理过程中一般都是直接将上一步的结果带入下一步的处理，除非是要imshow显示图片才要标准化到0-255？... 是的
除非是要imshow显示图片
才要标准化到0-255的灰度图像
引用回帖:: Originally posted by gorgan at
不用，在所有图像处理算法操作结束之后
再做标准化即可 那如果中间过程的结果中是有负值以及超过255的值呢？这些需要先处理吗？还是也是可以直接带入下一步操作？
引用回帖:: Originally posted by tongle0328 at
那如果中间过程的结果中是有负值以及超过255的值呢？这些需要先处理吗？还是也是可以直接带入下一步操作？... 有负值以及超过255的值
不必先处理
可以直接带入下一步操作
到最后再处理，
引用回帖:: Originally posted by gorgan at
有负值以及超过255的值
不必先处理
可以直接带入下一步操作
到最后再处理... 非常感谢您的帮助
能简答告诉我一下原理吗？
引用回帖:: Originally posted by tongle0328 at
非常感谢您的帮助
能简答告诉我一下原理吗？... 标准化操作，实质上是图像数据的量化过程
这一操作过程会减少数据的信息量
具体可参考数字信号处理相关书籍中对于量化操作的论述
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请问大家，数据标准化与数据归一的区别？
<h1 style="color:# 麦片财富积分
新手, 积分 5, 距离下一级还需 45 积分
数据标准化与数据归一的区别？它们之间有什么区别呢？
<h1 style="color:# 麦片财富积分
归一化方法：
1、把数变为（0，1）之间的小数
&&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。
2、把有量纲表达式变为无量纲表达式
&&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。
标准化方法：& && &
& & 数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。由于信用指标体系的各个指标度量单位是不同的，为了能够将指标参与评价计算，需要对指标进行规范化处理，通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。
自己搜一下就知道了的！
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补充一下楼上的，归一化是把数据映射到（0，1）区间内，一般方法是(x-min(x))/(max(x)-min(x)),而标准化是一种统计的处理，基于正态分布的假设，但是即使数据不服从正态分布，也可以用此法，区别是标准化后的数据可正可负，但是一般绝对值不会太大。具体的办法是(x-mean(x))/std(x)
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哪它们各自有什么用处呢?
<h1 style="color:#0 麦片财富积分
不知何许人也~
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回复 4# 阿华田 的帖子
有关归一化的讨论请看这个帖子.:
[url=http://blog.sina.com.cn/faruto][color=red]孤单是一个人的狂欢狂欢是一群人的孤单[/color][/url] [url=http://www.ilovematlab.cn/thread-.html]神经网络30个案例分析[/url]
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顶，刚好需要！
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关注者： 1
补充3#：标准化后的数据的均值＝0，标准差＝1
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关注者： 12
嗯 同意楼上 这点很重要的
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受教了，一直以为数据标准化和归一化是一个作用
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想牛人学习啊！
牛！！好好学习啊！！！ 我一直以为归一化就是标准化，两者是相等的！！！
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