1、歸一化：
首先按行歸一化：
% examples
a=[3 4;5 12];
[m n] = size(a);
% normalize each row to unit
for i = 1:m
a(i,:)=a(i,:)/norm(a(i,:));
end 按列歸一化：
% normalize each column to unit
a=[3 4;5 12];
for i = 1:n
a(:,i)=a(:,i)/norm(a(:,i));
end然而，上述**最能實現功能，但並不是最優的，它只是一種對該過程的最佳理解**。在matlab中，for迴圈是一件非常費時間的結構，因此我們在**中應該盡量少用for迴圈。由此，我們可以用repmat命令得到另一種更加簡潔更加快速的**，只是這種**對於初學者理解起來比較費勁。可以看錯是自己水平的一種高階吧。
% normalize each row to unit
a = a./repmat(sqrt(sum(a.^2,2)),1,size(a,2));
% normalize each column to unit
a = a./repmat(sqrt(sum(a.^2,1)),size(a,1),1);
2、 求矩陣正交基
使用方法b = orth(a)
返回矩陣a的正交基，b的列與a的列具有相同的空間，b的列向量是正交向量，滿足b'*b = eye(rank(a))，b的列數是a的秩。
應用舉例
a=[4 0 0;0 3 1;0 1 3];
b=orth(a)
q=b'*b
b =
0 1.0000 0
-0.7071 0 -0.7071
-0.7071 0 0.7071
q =
1.0000 0 0.0000
0 1.0000 0
0.0000 0 1.0000
Matlab中的資料歸一化
歸一化的具體作用是歸納統一樣本的統計分布性。歸一化在0 1之間是統計的概率分布，歸一化在 1 1之間是統計的座標分布。歸一化有同 一 統一和合一的意思。無論是為了建模還是為了計算，首先基本度量單位要同一，神經網路是以樣本在事件中的統計分別機率來進行訓練 概率計算 和 的，且sigmoid函式的取值是...
matlab中的歸一化方法
在資料處理的過程中，為了標準的統一，我們往往要對資料進行歸一化。大多數人覺得這比較簡單，不就是形如 x min max min 這樣麼。事實上，這樣想是沒錯的。事實上，我們使用matlab的內建函式，來進行資料的歸一化，在處理大量的資料時，會節省不少的時間。有內建函式用的，盡量用內建函式，可以減少不...
矩陣歸一化
歸一化化定義 我是這樣認為的，歸一化化就是要把你需要處理的資料經過處理後 通過某種演算法 限制在你需要的一定範圍內。首先歸一化是為了後面資料處理的方便，其次是保正程式執行時收斂加快。在matlab裡面，用於歸一化的方法共有三中，1 premnmx postmnmx tramnmx 2 prestd ...