标准化文档
标准化删除一个变量的均值和尺度,其标准偏差是1。这个操作是有时被称为“定心和扩展”。
内容
语法
X =规范(X) X =标准化(…,昏暗)X =标准化(…,nanflag) X =标准化(…,“权重”,w) [X,μ=标准化(…)
描述
X =标准化(X)减去的均值X从X,然后划分的标准偏差X。
x =标准化(暗……)指定一个维度来操作。标准化是沿着第一nonsingleton默认维度。
x =标准化(nanflag……)指定是否包括省略南值计算的任何以前的语法。标准化(X, includenan)包括所有NaN值计算标准化(X, omitnan)忽略了它们。违约行为是“includenan”。
x =标准化(…,“权重”,w)指定一个加权方案w的计算标准偏差。当w = 0(默认),S是规范化的n - 1。当w= 1,S是规范化的观察,N。w也可以是一个包含非负权向量元素。在这种情况下,长度的w的长度必须等于性病是操作维度。
[x,μ]=标准化(…)返回x如果的μ平均值和标准偏差X是一个矢量,μ(1)的意思是X和μ(2)的标准偏差X。如果X是多维的,意思是第一个条目的方向操作,性病是第二个条目。换句话说,如果X是三维,标准化alnog第三维度,μ(:,:1)是指,μ(::2)的标准偏差X。
示例1:一维时间序列
这里有一个时间序列:
x = 1:700;y = 15 *信德(x) + 3 * randn(大小(x)) + 300;情节(x, y)
在上面的图中,你可以看到的y大约是300和标准差是大约10。标准化y是这样的:
y =规范(y);情节(x, y)
现在周围的信号振荡0及其标准偏差是1。
示例2:一维时间序列的趋势
如果你的时间序列的趋势吗?是这样的:
x = 1:1080;y = 15 *信德(x) + 3 * randn(大小(x)) + 300 + x / 5;情节(x, y)
重要的是要注意,标准化,然后消除趋势不会产生相同的结果作为消除趋势然后标准化。的区别:
%标准化y:y =规范(y);标准化的y %去趋势:ysd =去趋势(y);情节(x, ysd)传说(“标准化然后去趋势”)
码=去趋势(y);码=标准化(码);持有在情节(x,码)传说(“标准化然后去趋势”,…“去趋势然后标准化”)
最终的结果,ysd和码都说值为0,但标准差ysd小于1,因为它是标准化后去趋势。
示例3:
考虑这个示例中60 x55x802海面温度数据集大小。首先绘制原始sst数据集的平均值和标准偏差:
负载pacific_sst图次要情节(1、2、1)imagescn(经度,纬度,意味着(海温,3)cmocean热cb (1) = colorbar (“位置”,“northoutside”);包含(cb (1),“平均海温(\ circC)”次要情节(1、2、2)imagescn(经度、纬度、性病(不锈钢,[],3)cmoceanampcb (2) = colorbar (“位置”,“northoutside”);包含(cb (2),(\ \σ的海温circC) ')
关于我们希望上面的地图显示:平均温暖靠近赤道向两极和冷却器。北美五大湖,这是相当寒冷的平均海温变化最大,因为他们在冬天冻结,但夏天很温暖。
如果你想中心和规模这SST数据集
%标准化sst在第三维度:sst_s =标准化(sst, 3);图次要情节(1、2、1)imagescn(经度,纬度,意味着(sst_s 3) cmocean热cb (1) = colorbar (“位置”,“northoutside”);包含(cb (1),“平均海温(\ circC)”次要情节(1、2、2)imagescn(经度、纬度、性病(sst_s [], 3) cmoceanampcb (2) = colorbar (“位置”,“northoutside”);包含(cb (2),(\ \σ的海温circC) ')
左边上面的图显示,海温集中后的均值和缩放是数值噪音。这个噪音特征模式应该鼓励你检查colorbar轴上的科学记数法。
右边,标准差是1无处不在。因为这正是我们设置它标准化。
作者信息
这个函数的一部分气候数据为Matlab工具箱。的功能和支持文档是乍得a·格林写的金宝app德州大学奥斯丁分校。