Matlab数据标准化实现-经管之家官网！

经济学管理学金融学统计学

您当前的位置> 软件培训>>

Matlab数据标准化实现

人大经济论坛-经管之家：分享大学、考研、论文、会计、留学、数据、经济学、金融学、管理学、统计学、博弈论、统计年鉴、行业分析包括等相关资源。
经管之家是国内活跃的在线教育咨询平台!

提供"微信号、微博、抖音、快手、头条、小红书、百家号、企鹅号、UC号、一点资讯"等虚拟账号交易，真正实现买卖双方的共赢。【请点击这里访问】

TOP热门关键词

专题页面精选

在多属性综合评价问题中，为了消除量纲差异带来指标不可公度性问题，往往需要对原始评价矩阵进行标准化处理，通过将不同量纲进行变换，变为无量纲的标准化指标。考虑到原始评价矩阵可能同时有多种类型的指标，比如， ...

免费学术公开课,扫码加入

在多属性综合评价问题中，为了消除量纲差异带来指标不可公度性问题，往往需要对原始评价矩阵进行标准化处理，通过将不同量纲进行变换，变为无量纲的标准化指标。考虑到原始评价矩阵可能同时有多种类型的指标，比如，某个评价问题中可能同时有正向指标（越大越好）、逆向指标（越小越好）和中性指标（最优值为给定区间），故以下程序只针对某个指标值的列向量进行标准化处理；如果要处理整个评价矩阵，则根据指标类型分别对各个指标单独处理，然后再组成成一个标准评价矩阵，如：标准评价矩阵S=[std_1, std_2, …, std_n]，其中，std_1,std_2,…,std_n为各指标的标准化数值。

（一）向量归一化法，转换到区间[0,1]

function std_attrValues= vecStd(attrValues)
if iscolumn(attrValues)~=1% 如果不是指标数据列向量，则提示错误
warndlg('输入数据必需为列向量，数据标准化处理失败，返回空值！','失败！');
std_attrValues=[]; % 调用错误时返回空值
else
m=length(attrValues); % 列向量长度
std_attrValues=ones(m,1); % 初始化标准化属性值，与属性值一样是个m×1的列向量
sqAttr=attrValues.^2; % 原数据每个值的平方
sqSumByAttr=sum(sqAttr,1); % 列向量的平方和
sqrtByAttr=sqrt(sqSumByAttr); % 对平方和开根号
if sqSumByAttr==0
warndlg('指标值全为0，不能采用向量归一化法进行标准化处理，返回空值，请选择其他方法！','失败！');
std_attrValues=[]; % 调用错误时返回空值
else
for i=1:m
std_attrValues(i,1)=attrValues(i,1)/sqrtByAttr;% 计算标准化属性值
end
disp('数据标准化处理成功！');
end
end
end

（二）线性比例变换法，分正向型和反向型分别转换到区间[0,1]

function std_attrValues=linearStd(attrValues,attrType)
if nargin<2
warndlg('函数调用错误，数据标准化处理失败，返回空值！请正确设置指标类型，1为正向指标，2为逆向指标。','失败！');
std_attrValues=[]; % 调用错误时返回空值
else
if iscolumn(attrValues)~=1% 如果不是指标数据列向量，则提示错误
warndlg('输入数据必需为列向量，数据标准化处理失败，返回空值！','失败！');
std_attrValues=[]; % 调用错误时返回空值
else
m=length(attrValues); % 列向量长度
std_attrValues=ones(m,1); % 初始化标准化属性值，与属性值一样是个m×1的列向量
maxByAttr=max(attrValues); % 列向量的最大值
minByAttr=min(attrValues);% 列向量的最小值
switch(attrType)
case1 % 正向指标
if maxByAttr==0
warndlg('正向指标最大值为0，不能采用线性比例变换法进行标准化处理，返回空值，请选择其他方法！','失败！');
std_attrValues=[]; % 调用错误时返回空值
else
for i=1:m
std_attrValues(i,1)=attrValues(i,1)/maxByAttr;% 计算标准化属性值
end
disp('数据标准化处理成功！');
end
case2 % 逆向指标
zeroFlag=0;% 是否存在0的标记
for i=1:m
if attrValues(i,1)==0
zeroFlag=1; % 遇到0就设为1
break; % 只要遇到0就退出循环
else
zeroFlag=0;
end
end
if zeroFlag==1
warndlg('逆向指标存在0值，不能采用线性比例变换法进行标准化处理，返回空值，请选择其他方法！','失败！');
std_attrValues=[]; % 调用错误时返回空值
else
for i=1:m
std_attrValues(i,1)=minByAttr/attrValues(i,1);% 计算标准化属性值
end
disp('数据标准化处理成功！');
end
otherwise
warndlg('函数调用错误，数据标准化处理失败，返回空值！请正确设置指标类型，1为正向指标，2为逆向指标。','失败！');
std_attrValues=[]; % 调用错误时返回空值
end
end
end
end

（三）极差变换法（标准0-1变换），分正向型和反向型分别转换到区间[0,1]

function std_attrValues=minmaxStd(attrValues,attrType)
if nargin<2
warndlg('函数调用错误，数据标准化处理失败，返回空值！请正确设置指标类型，1为正向指标，2为逆向指标。','失败！');
std_attrValues=[]; % 调用错误时返回空值
else
if iscolumn(attrValues)~=1% 如果不是指标数据列向量，则提示错误
warndlg('输入数据必需为列向量，数据标准化处理失败，返回空值！','失败！');
std_attrValues=[]; % 调用错误时返回空值
else
m=length(attrValues); % 列向量长度
std_attrValues=ones(m,1); % 初始化标准化属性值，与属性值一样是个m×1的列向量
maxByAttr=max(attrValues); % 列向量的最大值
minByAttr=min(attrValues); % 列向量的最小值
if maxByAttr-minByAttr==0
warndlg('指标最大值和最小值相等，不能采用标准0-1变换进行标准化处理，返回空值！请选择其他方法！','失败！');
std_attrValues=[]; % 调用错误时返回空值
else
switch(attrType)
case 1 % 正向指标
for i=1:m
std_attrValues(i,1)=(attrValues(i,1)-minByAttr)./(maxByAttr-minByAttr);%计算标准化属性值
end
disp('数据标准化处理成功！');
case 2 % 逆向指标
for i=1:m
std_attrValues(i,1)=(maxByAttr-attrValues(i,1))./(maxByAttr-minByAttr);%计算标准化属性值
end
disp('数据标准化处理成功！');
otherwise
warndlg('函数调用错误，数据标准化处理失败，返回空值！请正确设置指标类型，1为正向指标，2为逆向指标。','失败！');
std_attrValues=[]; % 调用错误时返回空值
end
end
end
end
end

（四）最优值为给定数值的标准化，转换到区间[0,1]

function std_attrValues =optValue(attrValues,opt,lowLmt,upLmt)
if nargin<4
warndlg('函数调用错误，数据标准化处理失败，返回空值！请正确设置指标最优值及上下极限（下极限<最优值<上极限）。','失败！');
std_attrValues=[];% 调用错误时返回空值
else
if iscolumn(attrValues)~=1% 如果不是指标数据列向量，则提示错误
warndlg('输入数据必需为列向量，数据标准化处理失败，返回空值！','失败！');
std_attrValues=[]; % 调用错误时返回空值
else
m=length(attrValues); % 列向量长度
std_attrValues=ones(m,1); % 初始化标准化属性值，与属性值一样是个m×1的列向量
if (lowLmt<opt) &&(opt<upLmt)
for i=1:m
if (attrValues(i,1)<=lowLmt) || (attrValues(i,1)>=upLmt)
std_attrValues(i,1)=0;
elseif (lowLmt<attrValues(i,1)) && (attrValues(i,1)<opt)
std_attrValues(i,1)=1-(opt-attrValues(i,1))/(opt-lowLmt);
elseif (attrValues(i,1)) == opt
std_attrValues(i,1)=1;
else
std_attrValues(i,1)=1-(attrValues(i,1)-opt)/(upLmt-opt);
end
end
disp('数据标准化处理成功！');
else
warndlg('函数调用错误，数据标准化处理失败，返回空值！请正确设置指标最优值及上下极限（下极限 < 最优值 < 上极限）。','失败！');
std_attrValues=[];% 调用错误时返回空值
end
end
end
end

（五）最优值为给定区间的标准化，转换到区间[0,1]

function std_attrValues =optInterval(attrValues,lowLmt,upLmt,optLow,optUp)
if nargin<5
warndlg('函数调用错误，数据标准化处理失败，返回空值！请正确设置指标上下极限及最优值区间（下极限 < 最优区间起点 < 最优区间终点 < 上极限）。','失败！');
std_attrValues=[];% 调用错误时返回空值
else
if iscolumn(attrValues)~=1% 如果不是指标数据列向量，则提示错误
warndlg('输入数据必需为列向量，数据标准化处理失败，返回空值！','失败！');
std_attrValues=[]; % 调用错误时返回空值
else
m=length(attrValues); % 列向量长度
std_attrValues=ones(m,1); % 初始化标准化属性值，与属性值一样是个m×1的列向量
if (lowLmt<optLow) &&(optLow<optUp) && (optUp<upLmt)
for i=1:m
if (attrValues(i,1)<=lowLmt) || (attrValues(i,1)>=upLmt)
std_attrValues(i,1)=0;
elseif (lowLmt<attrValues(i,1)) && (attrValues(i,1)<optLow)
std_attrValues(i,1)=1-(optLow-attrValues(i,1))/(optLow-lowLmt);
elseif (optLow<=attrValues(i,1)) && (attrValues(i,1)<=optUp)
std_attrValues(i,1)=1;
else
std_attrValues(i,1)=1-(attrValues(i,1)-optUp)/(upLmt-optUp);
end
end
disp('数据标准化处理成功！');
else
warndlg('函数调用错误，数据标准化处理失败，返回空值！请正确设置指标上下极限及最优值区间（下极限 < 最优区间起点 < 最优区间终点 < 上极限）。','失败！');
std_attrValues=[];% 调用错误时返回空值
end
end
end
end

「经管之家」APP：经管人学习、答疑、交友，就上经管之家！
免流量费下载资料----在经管之家app可以下载论坛上的所有资源，并且不额外收取下载高峰期的论坛币。
涵盖所有经管领域的优秀内容----覆盖经济、管理、金融投资、计量统计、数据分析、国贸、财会等专业的学习宝库，各类资料应有尽有。
来自五湖四海的经管达人----已经有上千万的经管人来到这里，你可以找到任何学科方向、有共同话题的朋友。
经管之家（原人大经济论坛），跨越高校的围墙，带你走进经管知识的新世界。
扫描下方二维码下载并注册APP

本文关键词：

本文论坛网址：https://bbs.pinggu.org/thread-2668762-1-1.html

上一篇 | GA-PLS及Matlab实现

下一篇 | 熵权法求权重的matlab实现

Matlab软件培训精彩帖子推荐更多

您可能感兴趣的文章

本站推荐的文章

人气文章

本文标题：Matlab数据标准化实现

本文链接网址：https://bbs.pinggu.org/jg/ruanjianpeixun_matlabruanjianpeixun_2668762_1.html

1.凡人大经济论坛-经管之家转载的文章,均出自其它媒体或其他官网介绍,目的在于传递更多的信息,并不代表本站赞同其观点和其真实性负责；
2.转载的文章仅代表原创作者观点,与本站无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,本站对该文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性，不作出任何保证或承若；
3.如本站转载稿涉及版权等问题,请作者及时联系本站,我们会及时处理。

Matlab数据标准化实现-经管之家官网！

Matlab软件培训