在資料分析之前，我們通常需要先將資料標準化（normalization），利用標準化後的資料進行資料分析。
z-score 標準化(正太標準化)是基於原始資料的均值（mean）和標準差（standard deviation）進行資料的標準化。將a的原始值x使用z-score標準化到x』。
在matlab中，我們可以直接利用zscore(x)這個函式來將資料標準化。
其核心思想是：
z=(x-mean(x))./std(x)
當x是乙個向量時，採用z方法得到的仍然是乙個向量。例如下面：
>> a=[1,2,3]
a = 1 2 3
>> b=zscore(a)
b = -1 0 1
>>
>> a=[1,2,3;4,5,6]
a = 1 2 3
4 5 6
>> b=zscore(a)
b = -0.7071 -0.7071 -0.7071
0.7071 0.7071 0.7071
z = zscore(x) returns a centered, scaled version of x, the same size as x.
for vector input x, z is the vector of z-scores (x-mean(x)) ./ std(x). for
matrix x, z-scores are computed using the mean and standard deviation
along each column of x. for higher-dimensional arrays, z-scores are
computed using the mean and standard deviation along the first
non-singleton dimension.
資料預處理 歸一化與z score標準化
歸一化 歸一化是一種簡化計算的方式，即將有量綱 的表示式，經過變換，化為 無量綱的表示式，成為 標量。在多種 計算中都經常用到這種方法。線性函式轉換 y x minvalue maxvalue minvalue 說明 x y分別為轉換前 後的值，maxvalue minvalue分別為樣本的最大值和...
資料規範化（歸一化） 及Z score標準化
資料規範化 歸一化 處理是資料探勘的一項基礎工作。不同評價指標往往具有不同的量綱，數值見的差別可能很大，不進行處理可能會影響到資料分析的結果。為了消除指標之間的量綱和取值範圍差異的影響，需要進行標準化處理，將資料按照比例進行縮放，使之落入乙個特定的區域，便於進行綜合分析。如將工資收入屬性值對映到 1...
資料的標準化和標準化方法
資料的標準化 normalization 是將資料按比例縮放，使之落入乙個小的特定區間。在某些比較和評價的指標處理中經常會用到，去除資料的單位限制，將其轉化為無量綱的純數值，便於不同單位或量綱的指標能夠進行比較和加權。其中最典型的就是資料的歸一化處理，即將資料統一對映到 0,1 區間上，常見的資料歸...