💻📊几种数据标准化方法 📊💻 & Matlab代码
发布时间：2025-03-18 20:47:46来源：网易
在数据分析和机器学习领域，数据的预处理至关重要。其中，数据标准化是不可或缺的一环，它能够帮助我们消除不同量纲或尺度对模型的影响。今天，就让我们一起看看几种常见的数据标准化方法吧！✨
首先登场的是 Min-Max标准化（也叫线性映射）。它的作用是将数据压缩到一个固定范围（如[0,1]），公式为：
\[
x' = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}
\]
接着是 Z-Score标准化，它通过计算每个数据点与均值的差值并除以标准差，使得数据符合标准正态分布。公式如下：
\[
x' = \frac{x - \mu}{\sigma}
\]
还有 Decimal Scaling，利用移动小数点的方式实现标准化，适合处理数据范围差异较大的场景。
以上方法都可以用Matlab轻松实现！比如，Z-Score的Matlab代码如下：
```matlab
function data_normalized = z_score(data)
mu = mean(data);
sigma = std(data);
data_normalized = (data - mu) / sigma;
end
```
无论是学术研究还是实际应用，合理选择标准化方法都能让我们的模型表现更出色哦！💪🔥
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