vnormalize

内容

1 概要
2 コマンドラインでの使用法
3 変数
4 説明
5 サンプル
6 アルゴリズム
7 関連のXファンクション

概要

入力ベクトル/列を正規化します

コマンドラインでの使用法


vnormalize ix:=Col(1) method:=range;
vnormalize ix:=Col(1) method:=specify val:=10;
vnormalize ix:=Col(1) method:=means ox:=<new>;

変数

表示名	変数名	I/O とデータ型	デフォルト値	説明
入力	ix	入力 vector	<active>	入力ベクターデータまたは列を指定します
データ情報	datainfo	入力 TreeNode	<unassigned>	これはダイアログにデータ情報を表示するためのものです。LabTalkでXファンクションを使うとき、この変数は使用しないで下さい。
正規化の方法	method	入力 int	1	データを正規化するのに使用する方法を指定します。オプションリスト specify:特定値で割る{0} ベクターデータを特定値で除算 range:[0, 1]に正規化{1} データを範囲 [0, 1]に正規化 range:[0, 100]に正規化{13} データを範囲 [0, 100]に正規化(9.0SR0) snd: Zスコア(N(0, 1)で正規化) {2} 標準正規分布に変換 max:最大値で割る {3} ベクターデータを最大値で除算 min:最小値で割る{4} ベクターデータを最小値で除算 mean:平均で割る{5} ベクターデータを平均値で除算 median:中央値で割る{6} ベクターデータを中央値で除算 sd:標準偏差で割る{7} ベクターデータを標準偏差で除算 norm:ノルムで割る{8} ベクターデータをノルムで除算 mode:最頻値で割る{9} ベクターデータを最頻値で除算 sum:合計で割る{10} 入力データを合計で除算 ref:参照列を使う {11} type 変数で指定した統計量とrefcol 変数で指定した参照列のセルに合う入力データを正規化します。 cell:参照セル値で割る{12} cell 変数で指定した参照セルを使って入力データを除算
ユーザ定義の値	val	入力 double	1.0	この変数は、方法が特定値で割るにセットされている場合のみ利用できます。入力ベクターデータを割るのに使用する値を指定します。
参照列	refcol	入力 Column	<optional>	この変数は、方法が参照列を使うにセットされている場合のみ利用できます。これは1つの参照列を指定する変数です。
正規化	type	入力 int	0	この変数は、正規化の方法が参照列を使うにセットされている場合のみ利用できます。参照列のどの統計量を正規化の値にするかを決定します。正規化したら、入力列の選択された統計量が参照列の統計量と合致します。オプションリスト min:最小各列の最小値が参照列の最小値と同じになるように入力列を正規化します。 max:最大各列の最大値が参照列の最大値と同じになるように入力列を正規化します。 mean:平均各列の平均値が参照列の平均値と同じになるように入力列を正規化します。 median:中央値各列の中央値が参照列の中央値と同じになるように入力列を正規化します。 sum:合計各列の合計が参照列の合計と同じになるように入力列を正規化します。
参照セル	cell	入力 Range	<optional>	この変数は、方法が参照セル値で割るにセットされている場合のみ利用できます。入力データを割るのに使用するセルを指定します。
出力	ox	出力 vector	<input>	正規化したベクターデータの出力を指定します。

説明

この関数はベクターデータに正規化を実行します。

サンプル

平均値での除算で2番目の列を正規化し、結果を新しい列に出力するには、コマンドウィンドウに次のように入力します。

vnormalize ix:=Col(4) method:=Mean ox:=<new>;

アルゴリズム

$V$ を入力ベクターデータ、 $\alpha$ がユーザ定義の値とすると、正規化したベクターデータ $V{}'$ は次のように計算されます。

$V{}'=\frac{V}{\alpha }$

[0, 1]に正規化

$V{}'=\frac{V-V_{min}}{V_{max}-V_{min}}$

[0, 100]に正規化

$V{}'=\frac{100(V-V_{min})}{V_{max}-V_{min}}$

Zスコア(N(0, 1)で正規化)

$V{}'=\frac{V-V_{min}}{V_{SD}}$

最大値で割る

$V{}'=\frac{V}{V_{max}}$

最小値で割る

$V{}'=\frac{V}{V_{min}}$

平均で割る

$V{}'=\frac{V}{V_{mean}}$

中央値で割る

$V{}'=\frac{V}{V_{median}}$

標準偏差で割る

$V{}'=\frac{V}{V_{SD}}$

ノルムで割る

$V{}'=\frac{V}{\left \| V \right \|}$

$\left \| V \right \|=\sqrt{v_1^2+\cdots +v_n^2}$

$v_n$ はn番目の $V$ 値です。

最頻値で除算

$V{}'=\frac{V}{V_{mode}}$

Divided by Sum:

$V{}'=\frac{V}{V_{sum}}$

vnormalize

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変数

説明

サンプル

アルゴリズム

関連のXファンクション