“通过向量的最大值对向量进行归一化”是啥意思？

Posted 2023-03-12

【中文标题】“通过向量的最大值对向量进行归一化”是啥意思？

【英文标题】：What does it mean that " normalize a vector by the maximal value of it"?“通过向量的最大值对向量进行归一化”是什么意思？

【发布时间】：2015-03-07 07:21:37

【问题描述】：

假设有一个向量 H ，剂量“通过它的最大值对向量进行归一化”意味着 H/max(H)？ H 中的每个元素除以 H 的最大值？

【参考方案1】：

您将向量的每个元素除以向量的最大值，这样如果存在负值，每个值都落在[0, 1] 或[-1, 1] 范围内。它通常用于与统计相关的东西。

你是对的，它是H / max(H)，如果你要处理超过 1 个维度（如二维数组），它是 H / max(H(:))

编辑：正如 MHH 在 cmets 中指出的那样，如果您的任何值为负数，则除以 max(abs(H))。

【讨论】：

这是假设所有值都是正数。如果向量有负值，通常你会做 H/max(abs(H))

如果向量全为零或恰好包含Inf 或NaN，请小心。

感谢您的回答，真的很有帮助！

为了避免0/0（如果整个向量为零），最好是(H/(max(abs(H))+eps))。

@ParagSChandakkar：这可行，但我认为没有必要在某些情况下引入小的数值偏差，以便能够将所有内容放在一行代码中。我认为更好的方法是：v=H/max(abs(H(:)));v(isnan(v))=0;。如果向量包含Inf，您可能仍然需要一个案例 - 并根据无穷大表示的内容确定在这种情况下您希望如何规范化。