数据归一化的基本方法_归一化计算

1.线性归一化

简单公式表达：y = (x-min Value)/(max Value-min Value)
其中，x是归一化之前的数据，y是归一化之后的数据，max Value 和 min Value 分别对应这一组数据中的最大值和最小值。范围：[0,1]。
适用于：把原来数据等比例缩放限定在某一范围内，在不涉及距离度量和协方差计算的时候使用。

2.标准差归一化

简单公式表达：y = (x-μ)/σ
其中，x，y分别对应归一化前后数据。μ代表这组数据的均差，σ代表这组数据的方差。
适用于：原来数据近似高斯分布。同时是距离度量的。

3.对数归一化

简单公示表达：y= log10（x）
其中，x，y分别对应归一化前后数据。

4.反余切归一化

简单公示表达：y = atan(x)*2/pi
其中，x，y分别对应归一化前后数据。反余切函数的范围在[0,π/2]，因此对反余切得到的值乘2除π，把范围控制在[0,1]

5.mapminmax

这是matlab中封装好的方法，是线性归一化的一种。
表达式为：y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin
其中，x，y分别对应归一化前后数据。xmax,xmin分别对应处理前数据的最大值和最小值，而ymax，ymin则是处理后的数据的最大值最小值，换言之，就是我们希望我们处理后的数据的范围。matlab中使用方式是，[matlab_minmax_data,s1] = mapminmax(minmax_data);
matlab_minmax_data是处理后的矩阵，s1为mapminmax操作的索引，可以输出查看。minmax_data是处理前的数据。

简单matlab代码实现

%% 初始的数据部分
% 未经处理的数据data
data = [1,3,9,20,2,6; ];
% 获取数据的个数，也就是矩阵的列数。
data_l=size(data,2);
%% 进行线性函数归一化
%分配内存空间
minmax_data = zeros(1,data_l);
for n=1:data_l
   %当前的值减去最小值，再除以最大值最小值之差
   minmax_data(:,n)=(data(:,n)-min(data))/(max(data)-min(data));
end
%输出结果
disp('线性归一化');
disp(minmax_data);
%% 进行标准差归一化化
%分配内存空间
zscore_data = zeros(1,data_l);
for m=1:data_l
    %当前值减去均值，再除以标准差
    zscore_data(:,m)=(data(:,m)-mean(data))/std(data);
end
%输出结果
disp('标准差归一化');
disp(zscore_data);
%% 进行对数归一化
% 分配内存空间
log_data = zeros(1,data_l);
for n=1:data_l
    log_data(:,n)=log10(data(:,n));
end
% 输出结果
disp('对数归一化');
disp(log_data);
%% 进行反余切归一化
% 分配内存空间
atan_data = zeros(1,data_l);
for n=1:data_l
    %反余切函数的范围在[0,π/2]，因此对反余切得到的值乘2除π，把范围控制在[0,1]
    atan_data(:,n)=atan(data(:,n))*2/pi;
end
%输出结果
disp('反余切归一化');
disp(atan_data);
%% 进行mapminmax归一化
[matlab_minmax_data,s1] = mapminmax(minmax_data);
%输出结果
disp('mapminmax归一化');
disp(matlab_minmax_data);
%输出归一化的索引
disp('mapminmax归一化索引');
disp(s1);