データ標準化手法zスコア説明（matlab）

Data Standardization Method Z Score Explanation

データ分析の前に、通常、最初にデータを標準化する必要があります（ 正規化 ）、データ分析に標準化されたデータを使用します。

Zスコアの標準化（正の標準化）は生データに基づいています 平均と標準偏差 データを標準化します。 Aの元の値xは、zスコアを使用してx 'に正規化されます。

matlabでは、zscore（x）関数を直接使用してデータを標準化できます。
中心的なアイデアは次のとおりです。
z =（x-mean（x））./ std（x）

xがベクトルの場合、zメソッドはベクトルのままです。以下の例：

>> a=[1,2,3] a = 1 2 3 >> b=zscore(a) b = -1 0 1 >>

Xが行列の場合、zscoreメソッドは引き続き行列であり、計算プロセスで使用される平均と標準偏差は、各列の平均と分散です。 。

>> a=[1,2,34,5,6] a = 1 2 3 4 5 6 >> b=zscore(a) b = -0.7071 -0.7071 -0.7071 0.7071 0.7071 0.7071

ZSCORE標準化されたzスコア。
Z = ZSCORE（X）は、Xと同じサイズの、中央揃えでスケーリングされたバージョンのXを返します。
ベクトル入力Xの場合、Zはzスコアのベクトル（X-MEAN（X））./ STD（X）です。ために
行列X、zスコアは、平均と標準偏差を使用して計算されます
Xの各列に沿って。高次元配列の場合、zスコアは次のようになります。
最初に沿った平均と標準偏差を使用して計算
非シングルトン次元。