Matlab数据标准化实现

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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

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关键词：MATLAB 数据标准化 matla atlab 数据标准 function 性问题 程序

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