MATLAB二维函数绘图、数据标准化、归一化处理.pdfVIP

二维绘图函数小结 plot ：二维图形基本函数 fplot f (x): 函数曲线绘制 fill :填充二维多边图形 bar:条形图 loglog:双对数坐标图 semilogx:x轴为对数的坐标图 semilogy:y轴为对数的坐标图 stairs:阶梯形图 axis:设置坐标轴 figure :创建图形窗口 gtext:用鼠标放置文本 hold:保持当前图形窗口内容 数据的标准化： normalization 在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化 （ ），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。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。 一、Min-max 标准化 （规范化） 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 值 ，其公式为： x 新数据 （原数据极小值） （极大值极小值） = - / - x min{x }i j 1jn y i max{x }min{x }j j 1jn 1jn 二、z-score 标准化（正规化） 这种方法基于原始数据的均值 （mean）和标准差 （standarddeviation）进行数据 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 最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。 新数据= （原数据-均值）/标准差   n n  x xi 1 1 2 y i ,其中x x ,si (x x)i 。 s n i1 n1i1 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： x s 求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望） 和标准差 ；i i x －x 进行标准化处理： ij i 其中： 为标准化后的变量值； 为实际变量值。 z ＝ , z x ij ij ij s i 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、Decimalscaling小数定标标准化 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