matlab 怎样进行数据归一化

Posted 2023-05-03

归一化前P应为
P1=[2056 2395 2600;
2395 2600 2298;
2600 2298 1634;
2298 1634 1600;
1634 1600 1873;
1600 1873 1478]‘;
取P1 中最大元素和最小元素分别为Pmax=2600，Pmin=1478，
则归一化后P的对应元素值为P=(P1-Pmin)/(Pmax-Pmin)。 参考技术A X = mapminmax(x,min_lim,max_lim);
其中，x为原始数据，min_lim为要归一化的最小限值，max_lim为要归一化的最大限值
X为归一化的结果

归一化矩阵行，使其范数等于 1 (MATLAB)

【中文标题】归一化矩阵行，使其范数等于 1 (MATLAB)

【英文标题】：Normalizing rows of matrix, so that their norm is equal to 1 (MATLAB)

【发布时间】：2013-05-06 16:25:08

【问题描述】：

我有以下问题 - 我有一个大小为 16x22440 的矩阵 A。

我需要做的是对这个矩阵的每一行进行归一化，使它们的范数都等于1（for n=1:16 norm(A(n,:))==1）

如何在 matlab 中实现这一点？

编辑： 该矩阵中的每一行都是由 160x140 图像创建的向量，因此必须单独考虑。需要对这些值进行归一化以创建特征面矩阵。

【问题讨论】：

欧几里德规范就是这样。

那我的回答应该对你有用。

【参考方案1】：

首先，计算范数（我在这里假设欧几里德范数）

n = sqrt( sum( A.^2, 2 ) );
% patch to overcome rows with zero norm
n( n == 0 ) = 1;
nA = bsxfun( @rdivide, A, n ); % divide by norm

【讨论】：

好吧，使用您的代码后，每行的规范为 ~0，而不是 1：8.6903e-05； 1.3841e-04 1.6891e-04 2.0224e-04； 3.5168e-04； 4.0101e-04 5.7108e-04； 6.3513e-04； 6.6574e-04； 8.1582e-04； 8.5704e-04； 8.7563e-04； 0.0010; 0.0012; 0.0015; 0.0017;

@Jacka 忘记接受标准的sqrt。看看我的修复现在是否有效。

【参考方案2】：

您安装的 Matlab 是否包含神经网络工具箱？如果是这样，那就试试normr：

nA = normr(A);

否则，@Shai's solution 很好，只是它不能处理无限或NaN 输入——之后检查未定义的规范情况会更安全：

nA = bsxfun(@rdivide,A,sqrt(sum(A.^2,2)));
nA(~isfinite(nA)) = 1; % Use 0 to match output of @Shai's solution, Matlab's norm()

请注意，零长度（所有零分量）或无限长度向量（一个或多个分量+Inf 或-Inf）或带有NaN 分量的向量的归一化并没有真正明确定义。上面的解决方案返回所有的，就像 Matlab 的 normr 函数一样。然而，Matlab 的 norm 函数表现出不同的行为。您可能希望指定不同的行为，例如警告或错误、全零、NaN、按向量长度缩放的分量等。此线程在一定程度上讨论了零长度向量的问题：How do you normalize a zero vector?.

【讨论】：

谢谢您，很高兴了解简单的方法！