关于matlab：通过除以按行和将矩阵归一化为[0,1]中的值


Normalize matrix to values in [0,1] by dividing by row-wise sum

我有一个正数和负数的矩阵(population，有8列和100行)。

我想创建一个矩阵，其中每行有8个满足以下条件的实数：

  • 所有数字均在[0,1]范围内
  • 每行的数字总和应等于1

我写了下面的代码。我试图对行中的数字进行归一化，但由于结果包含负数，因此无法正常工作。

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population(:,1:8) = bsxfun(@rdivide,population(:,1:8).',sum(population(:,1:8).')).';

我该如何解决？

例如，输入[1 -2 3]应该给出输出[0.375 0 0.625]

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您只需要减去按行的最小值(无论它是否为负)，然后除以按行的总和即可。您可以使用min和sum的dim自变量来指定应按行取值...

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% Get positive values by subtractive the row-wise minimum
pos = bsxfun(@minus, data, min(data, [], 2));
% Normalise by dividing by the row-wise sum
normalized = bsxfun(@rdivide, pos, sum(pos,2));

例如：

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data = [5     6     0
        6     3     2
       -1    -2     6];
pos = bsxfun(@minus, data, min(data, [], 2))
>> pos =
      [5    6    0
       4    1    0
       1    0    8]
normalized = bsxfun(@rdivide, pos, sum(pos,2))
>> normalized =
     [0.4545    0.5455         0
      0.8000    0.2000         0
      0.1111         0    0.8889]

注意：从MATLAB 2016b开始，新的隐式扩展方法意味着您不需要bsxfun，只需执行

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pos = data - min(data, [], 2);
normalized = pos ./ sum(pos, 2);
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您可以执行以下操作：

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col_size = size(matrix,2);
matrix = matrix - repmat(min(matrix.').', 1, col_size); % minus minimum
normal_matrix = matrix./repmat(sum(matrix, 2), 1, col_size);

使用sum(matrix, 2)获取行总和。然后应用repmat重复此柱状矩阵，以得到具有原始矩阵大小的矩阵。然后将原始矩阵除以重复的柱状矩阵。

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