При анализе данных и машинном обучении часто необходимо предварительно обработать данные перед их подачей в модель. Одним из распространенных методов предварительной обработки является нормализация z-показателя, которая преобразует данные так, чтобы их среднее значение было равно нулю, а стандартное отклонение равно единице. В этой статье блога мы рассмотрим несколько методов нормализации z-показателя значений в файлах TSV (значения, разделенные табуляцией) с использованием MATLAB. Мы предоставим примеры кода и пояснения, чтобы облегчить понимание процесса.

Метод 1: использование встроенных функций
MATLAB предоставляет встроенные функции для статистических расчетов, включая нормализацию z-показателя. Вот пример использования этих функций:

% Load the TSV file into a table
data = readtable('data.tsv', 'Delimiter', '\t');
% Extract the values from the table
values = data{:,:};
% Calculate the mean and standard deviation of the values
meanValue = mean(values);
stdValue = std(values);
% Perform z-score normalization
normalizedValues = (values - meanValue) / stdValue;
% Update the values in the table
data{:,:} = normalizedValues;
% Write the normalized data back to a TSV file
writetable(data, 'normalized_data.tsv', 'Delimiter', '\t');

Метод 2: расчет вручную
Если вы предпочитаете более ручной подход, вы можете рассчитать z-показатели самостоятельно. Вот пример того, как это сделать:

% Load the TSV file into a table
data = readtable('data.tsv', 'Delimiter', '\t');
% Extract the values from the table
values = data{:,:};
% Calculate the mean and standard deviation of the values
meanValue = mean(values);
stdValue = std(values);
% Calculate the z-scores
normalizedValues = (values - meanValue) ./ stdValue;
% Update the values in the table
data{:,:} = normalizedValues;
% Write the normalized data back to a TSV file
writetable(data, 'normalized_data.tsv', 'Delimiter', '\t');

Метод 3: использование функции zscore
MATLAB также предоставляет функцию zscore, специально разработанную для расчета z-показателей. Вот пример:

% Load the TSV file into a table
data = readtable('data.tsv', 'Delimiter', '\t');
% Extract the values from the table
values = data{:,:};
% Calculate the z-scores using the zscore function
normalizedValues = zscore(values);
% Update the values in the table
data{:,:} = normalizedValues;
% Write the normalized data back to a TSV file
writetable(data, 'normalized_data.tsv', 'Delimiter', '\t');

Нормализация Z-показателя — широко используемый метод предварительной обработки данных в статистике и машинном обучении. В этой статье мы исследовали три различных метода нормализации z-показателя значений в файлах TSV с использованием MATLAB. Предпочитаете ли вы использовать встроенные функции, расчеты вручную или функцию zscore, MATLAB предоставляет гибкие возможности в соответствии с вашими потребностями. Применяя нормализацию z-показателя, вы можете быть уверены, что ваши данные стандартизированы и готовы к дальнейшему анализу или обучению модели.

Следуя этим методам, вы можете легко нормализовать данные в файлах TSV с помощью MATLAB, подготавливая их для различных задач анализа данных.