Ich habe einen Datensatz mit 4 Spalten / Attributen und 150 Zeilen. Ich möchte diese Daten mit der Min-Max-Normalisierung normalisieren. Bisher lautet mein Code:

minData=min(min(data1))
maxData=max(max(data1))
minmaxeddata=((data1-minData)./(maxData))

Hier,minData undmaxData gibt die globalen Minimal- und Maximalwerte zurück. Daher wendet dieser Code tatsächlich eine Min-Max-Normalisierung über alle Werte in der 2D-Matrix an, sodass das globale Minimum 0 und das globale Maximum 1 ist.

Ich möchte jedoch für jedes @ den gleichen Vorgang ausführeSäul individuell. Insbesondere sollte jede Spalte der 2D-Matrix unabhängig von den anderen Spalten von Min-Max normiert werden.

Ich habe versucht mit nur mitmin(data1) undmax(data1), aber der Fehler besagt, dass dasMatrix Dimensionen müssen übereinstimme.

Durch die Verwendung des globalen Minimums und Maximums erhalte ich jedoch Werte im Bereich von[0-1] und haben mit diesem normalisierten Datensatz experimentiert. Ich möchte wissen, ob meine Ergebnisse ein Problem darstellen. Gibt es auch ein Problem in meinem Verständnis? Jede Anleitung wäre dankbar.