| 归一化数据 | 您所在的位置：网站首页 › matlab最小数据单位 › 归一化数据 |
|
打开实时脚本 归一化数据集，返回计算出的参数值，并重用这些参数以对另一个数据集应用相同的归一化。 创建一个包含两个变量 Temperature 和 WindSpeed 的时间表。然后用同样的变量创建第二个时间表，但使用的采样是一年后收集的。 rng default Time1 = (datetime(2019,1,1):days(1):datetime(2019,1,10))'; Temperature = randi([10 40],10,1); WindSpeed = randi([0 20],10,1); T1 = timetable(Temperature,WindSpeed,'RowTimes',Time1)T1=10×2 timetable Time Temperature WindSpeed ___________ ___________ _________ 01-Jan-2019 35 3 02-Jan-2019 38 20 03-Jan-2019 13 20 04-Jan-2019 38 10 05-Jan-2019 29 16 06-Jan-2019 13 2 07-Jan-2019 18 8 08-Jan-2019 26 19 09-Jan-2019 39 16 10-Jan-2019 39 20 Time2 = (datetime(2020,1,1):days(1):datetime(2020,1,10))'; Temperature = randi([10 40],10,1); WindSpeed = randi([0 20],10,1); T2 = timetable(Temperature,WindSpeed,'RowTimes',Time2)T2=10×2 timetable Time Temperature WindSpeed ___________ ___________ _________ 01-Jan-2020 30 14 02-Jan-2020 11 0 03-Jan-2020 36 5 04-Jan-2020 38 0 05-Jan-2020 31 2 06-Jan-2020 33 17 07-Jan-2020 33 14 08-Jan-2020 22 6 09-Jan-2020 30 19 10-Jan-2020 15 0将第一个时间表归一化。指定三个输出：归一化后的表，以及函数用于执行归一化的中心化和缩放参数值 C 和 S。 [T1_norm,C,S] = normalize(T1)T1_norm=10×2 timetable Time Temperature WindSpeed ___________ ___________ _________ 01-Jan-2019 0.57687 -1.4636 02-Jan-2019 0.856 0.92885 03-Jan-2019 -1.4701 0.92885 04-Jan-2019 0.856 -0.4785 05-Jan-2019 0.018609 0.36591 06-Jan-2019 -1.4701 -1.6044 07-Jan-2019 -1.0049 -0.75997 08-Jan-2019 -0.26052 0.78812 09-Jan-2019 0.94905 0.36591 10-Jan-2019 0.94905 0.92885 C=1×2 table Temperature WindSpeed ___________ _________ 28.8 13.4 S=1×2 table Temperature WindSpeed ___________ _________ 10.748 7.1056现在使用第一个归一化的参数值来归一化第二个时间表 T2。此方法确保 T2 中的数据以与 T1 相同的方式中心化并缩放。 T2_norm = normalize(T2,"center",C,"scale",S)T2_norm=10×2 timetable Time Temperature WindSpeed ___________ ___________ _________ 01-Jan-2020 0.11165 0.084441 02-Jan-2020 -1.6562 -1.8858 03-Jan-2020 0.66992 -1.1822 04-Jan-2020 0.856 -1.8858 05-Jan-2020 0.2047 -1.6044 06-Jan-2020 0.39078 0.50665 07-Jan-2020 0.39078 0.084441 08-Jan-2020 -0.6327 -1.0414 09-Jan-2020 0.11165 0.78812 10-Jan-2020 -1.284 -1.8858默认情况下，normalize 对 T2 中也存在于 C 和 S 中的全部变量进行操作。要归一化 T2 中的变量子集，请使用 DataVariables 名称-值参数指定要对其进行操作的变量。您指定的变量子集必须出现在 C 和 S 中。 将 WindSpeed 指定为要对其进行操作的数据变量。normalize 对该变量进行操作并原样返回 Temperature。 T2_partial = normalize(T2,"center",C,"scale",S,"DataVariables","WindSpeed")T2_partial=10×2 timetable Time Temperature WindSpeed ___________ ___________ _________ 01-Jan-2020 30 0.084441 02-Jan-2020 11 -1.8858 03-Jan-2020 36 -1.1822 04-Jan-2020 38 -1.8858 05-Jan-2020 31 -1.6044 06-Jan-2020 33 0.50665 07-Jan-2020 33 0.084441 08-Jan-2020 22 -1.0414 09-Jan-2020 30 0.78812 10-Jan-2020 15 -1.8858 |
| CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有 |