TensorDictionaryLearningWithRepresentationQuantization MATLAB归一化植被指数代码

MODIS1B数据预处理及归一化植被指数计算方法是遥感领域中重要的研究内容。通过对数据进行有效处理和指数计算，能够提高数据的质量和应用价值。

这个示例代码首先定义了两个函数minMaxNormalization和zScoreNormalization，分别用于进行最小-最大归一化和Z-score归一化。然后，给定一个示例数据X，分别调用这两个函数对其进行归一化处理，并输出结果。用户可以根据自己的数据进行相应的修改和扩展。

数据归一化是个常用的技巧，是在做数据或机器学习时，保证数据都在相同的尺度上。通过 MATLAB，可以轻松实现这一过程，常见的方法包括最小-最大归一化和 Z-score 标准化。你只需要几个函数就能完成数据的，像min()、max()、mean()和std()都能派上用场。归一化后，数据便于比较，也能提升机器学习算法的表现，是对于像 KNN 这种依赖距离的算法来说，效果挺。最小-最大归一化就是将数据缩放到 0 到 1 之间，Z-score 则是将数据转化为标准正态分布。哦，对了，完的数据你可以通过save()轻松保存，方便后续使用。如果你需要在大数据集或不同任务中应用，归一化的脚本也可以根据实际

MATLAB代码中实现的光照归一化人脸识别算法。参考文献已标注在代码注释中。

本项目文件夹包含一个Matlab程序，用于开发基于对侧大脑区域对称性进行扩散MRI归一化的自动方法。 代码功能 利用大脑对称性自动识别病变区域 标准化图像，以便比较不同患者 代码文件说明 im.m: 管理所有图像并将它们保存在编码环境中的目录，使用niftiread方法读取二进制图像文件 main.m: 包含主要代码逻辑，步骤如下: 大脑方向校正: 使用临时方法创建二进制掩码，并使用regionprops方法调整现实生活中RMI扫描获取的数据方向 （其他步骤的描述，根据实际代码内容填写） 代码使用 编译im.m文件 将MATLAB路径更改为包含im.m的目录 运行main.m文件

利用seaborn、jupyter notebook、numpy、pandas和matplotlib进行遥感影像中植被指数NDVI、GCI、GNDVI和NGRDI的数据分析与统计。

数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲，这会影响数据分析结果。为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过标准化后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是三种常用的归一化方法： 1. Min-Max标准化，也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0, 1]之间。转换公式为： ( x_{norm} = \frac{x - min}{max - min} ) 其中，( x )是原始数据，( min )和( max )分别是数据集中的最小值和最大值。此方法简单易用，但当新数据加入时

Sinkhorn-Knopp算法通过对矩阵A进行操作，找到对角矩阵D和E，使得经过归一化后的矩阵M = DAE，每一列和每一行的总和都为1。该方法通过交替归一化矩阵的行和列，实现矩阵归一化。这种算法高效且不需要对矩阵A进行转置或在每次迭代中执行完整的归一化。需要注意的是，A必须是非负矩阵。如果A中含有零，算法可能不会收敛，具体收敛性取决于零的分布。在实现时，可以设置最大迭代次数和容错值。这种归一化的矩阵被称为“双重随机矩阵”，即每一行和每一列的总和均为1。此类矩阵广泛应用于多个领域，例如网页排名。参考文献：Philip A. Knight (2008) "Sinkhorn–Knopp算法：收敛

这是一个专为SVM设计的数据归一化程序，其主要功能是消除不同变量之间的量纲差异，从而提高模型的准确性和稳定性。