有些時(shí)候我們需要對(duì)數(shù)據(jù)去除量綱，例如對(duì)數(shù)據(jù)聚類之前、或者使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測時(shí)。

下面我們介紹兩種常見的方法：

方法1：Min-Max Scaling

方法2：Z-score Normalization

假設(shè)原來的數(shù)據(jù)是x：

給大家舉例，假設(shè)原來的數(shù)據(jù)為[3 5 6 2 1]，最小值為1，最大值為6，因此將數(shù)據(jù)中的每個(gè)數(shù)都減去最小值1，然后再除以5(由6-1計(jì)算得到)，就能夠得到特征縮放的結(jié)果：[0.4 0.8 1 0.2 0].

代碼如下：

代碼如下：

如果x是一個(gè)矩陣，要對(duì)每一列分別標(biāo)準(zhǔn)化，那么可以采用下面的代碼：

事實(shí)上只需要將原來代碼中的除法變成./即可。

在線性代數(shù)中，只有兩個(gè)大小完全相同的矩陣才可以進(jìn)行相加，而在MATLAB中，只要兩個(gè)矩陣的大小兼容，就能夠進(jìn)行計(jì)算。

以矩陣的加法為例，下表我們給出了MATLAB支持的五種算術(shù)運(yùn)算的兼容模式：