數據如何歸一化?
數據歸一化處理怎麼弄
歸一化,就是把原來數據範圍縮小（或放大）到 0 和 1 的範圍。
例如 RGB（紅綠蘭）顏色，原來範圍 紅綠蘭 分別是 十六進制 0 到 0xFF.
歸一化，變 到 0 到 1 的範圍，只要分別 除以 0xFF，就可以了。
另一種RGB歸一化，是把RGB變 HSV / HSL。顏色可以用色度 0到1來表示。（有公式計算）。
再例如，屏幕上1點位置，你可以用x,y幾何尺寸表示，可以用x,y,pixel表示。歸一化，就是把位置座標變成0到1表示。
只要把 原 x 除以屏幕寬度 w, 原 y 除以屏幕高度 H, 就可以了。
數學上 歸一化，丹是物理上 “無因次化”。
如何進行數據的歸一化處理
數據歸一化應該是有多種算法的吧？
線性歸一化，直接sin()也算是歸一化吧？
matlab有一個函數：PREMNMX
Preprocesses data so that minimum is -1 and maximum is 1.
你可以查看它的算法的代碼看是不是你要的那種算法。
數據統計分析統計我是外行。:)
如何進行數據的歸一化處理
比如對A1到A10中的是個數進行歸一化處理，就是分別計算每個數佔這是個數這和的百分比，可以用公式計算，不是很難，例如：在單元格B1中輸入“=A1/sum($A$1:$A$10)",點擊B1右下角的黑十字下拉到B10放開鼠標，b列的結果就是你要的歸一化結果。數據多的話只需改動公式中sum函數的引用位置，如A列有100個數，B1中改為”=A1/sum（$A$1：$A$100）“
您能告訴我如何用spss對數據進行歸一化嗎
一、min-max標準化（Min-Max Normalization）
也稱為離差標準化，是對原始數據的線性變換，使結果值映射到[0 - 1]之間。轉換函數如下：
其中max為樣本數據的最大值，min為樣本數據的最小值。這種方法有個缺陷就是當有新數據加入時，可能導致max和min的變化，需要重新定義。
二、Z-score標準化方法
這種方法給予原始數據的均值（mean）和標準差（standard deviation）進行數據的標準化。經過處理的數據符合標準正態分佈，即均值為0，標準差為1，轉化函數為：
其中為所有樣本數據的均值，為所有樣本數據的標準差。
數據歸一化怎麼處理？
你用的是什麼軟件？
如果是Origin，那麼選中要歸一化的數據列，點擊右鍵，在彈出的對話框中選擇 Normalize
如何將符合正態分佈的數據歸一化
若：X~N(µ，σ²)
令：t ＝ (x - µ) / σ （1）
那麼：T～ N(0,1).
即：先算出X的數學期望：µ，再算出X的標準差：σ，
之後用(1)，把x 變成t，實現數據的歸一化。
這裡的歸一化，理解為：把一般的的正態分佈化為標準的正態分佈。
均值方差如何進行歸一化處理
怎樣把數據歸一化到-1到1
很簡單，用函數mapminmax，文檔太長我就不翻譯了，只提醒幾個關鍵
1 默認的map範圍是[-1, 1]，所以如果需要[0, 1]，則按這樣的格式提供參數:
MappedData = mapminmax(OriginalData, 0, 1);
2 只按行歸一化，如果是矩陣，則每行各自歸一化，如果需要對整個矩陣歸一化，用如下方法：
FlattenedData = OriginalData(:)'; % 展開矩陣為一列，然後轉置為一行。
MappedFlattened = mapminmax(FlattenedData, 0, 1); % 歸一化。
MappedData = reshape(MappedFlattened, size(OriginalData)); % 還原為原始矩陣形式。此處不需轉置回去，因為reshape恰好是按列重新排序
文檔全文如下：
mapminmax
Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1]
Syntax
[Y,PS] = mapminmax(YMIN,YMAX)
[Y,PS] = mapminmax(X,FP)
Y = mapminmax('apply',X,PS)
X = mapminmax('reverse',Y,PS)
dx_dy = mapminmax('dx',X,Y,PS)
dx_dy = mapminmax('dx',X,[],PS)
name = mapminmax('name');
fp = mapminmax('pdefaults');
names = mapminmax('pnames');
remconst('pcheck',FP);
Description
mapminmax processes matrices by normalizing the minimum and maximum values of each row to [YMIN, YMAX].
mapminmax(X,YMIN,YMAX) takes X and optional parameters
X
N x Q matrix or a 1 x TS row cell array of N x Q matrices
YMIN
Minimum value for each row of Y (default is -1)
YMAX
Maximum value for each row of Y (default is +1)
and returns
Y
Each M x Q matrix (where M == N) (optional)
PS
Process settings that allow consistent processing of values
mapminmax(X,FP) takes parameters as a struct: FP.ymin, FP.ymax.
mapminmax('apply',X,PS) returns Y, given X and settings PS.
mapminmax('reverse',Y,PS) returns X, given Y and settings PS.
......
origin 數據歸一化處理
所謂數據的歸一化，最簡單的理解是將一組數據全部除以某一個數值，一般是這組數的最大的那個數，得到的結果就是這組數中最大值變為 1，其餘的數均小於1。 【 或者，按照你的要求，將所有數據除以某一個特定的數值，得到與這個被除數相關的一組數據。
你的截圖上已經顯示得很清楚了，在你選擇的數據範圍內最大值是 555.3542，最小值是100.0754。如果你是用一般的歸一化，那麼直接在歸一化對話框中點 OK 就行了。