matlab中用于数据的标准化处理的zscore函数

在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。

二、z-score 标准化

这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standarddeviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。

z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。

新数据=（原数据-均值）/标准差

用zscore函数

可以把数据进行z-score标准化处理。

用法为

Y=zscore(X)

    x为标准化之前的数据，y为标准化后的数据

特点：

（1）样本平均值为0，方差为1；

（2）区间不确定，处理后各指标的最大值、最小值不相同；

（3）对于指标值恒定的情况不适用；

（4）对于要求标准化后数据大于0 的评价方法（如几何加权平均法）不适用。