Нормализација хистограма је кључни процес у анализи и визуализацији података. МАТЛАБ, моћан рачунарски алат, пружа различите функције које ће вам помоћи да ефикасно нормализујете хистограме. У овом чланку ћемо истражити корак по корак процес нормализације хистограма у МАТЛАБ-у, омогућавајући вам да стекнете увид у своје податке и направите смислена поређења.
Како нормализовати хистограм у МАТЛАБ-у?
Нормализовани хистограм је дијаграм фреквенција вредности података, где су фреквенције нормализоване тако да збир износи 1. То значи да се нормализовани хистограм може користити за поређење дистрибуција различитих скупова података, чак и ако скупови података имају различите величине , ево неколико корака за цртање нормализованог хистограма:
Корак 1: Учитајте податке и креирајте хистограм
За почетак, потребно је да учитате своје податке у МАТЛАБ и креирате хистограм користећи хистограм() функцију. Ова функција израчунава број канти и локацију канта на основу ваших података. Ево примера кода:
подаци = % Ваши подаци овде % ;
хистограм ( података ) ;
Корак 2: Преузмите податке хистограма
Након креирања хистограма, можете добити бин цоунтс и бин ивице користећи хистцоунтс() функцију. Ова функција враћа бројаче у свакој канти и одговарајуће ивице. Сачувајте ове вредности у одвојеним променљивим за даљу обраду:
[ броји, ивице ] = хистцоунтс ( података ) ;
Корак 3: Израчунајте нормализоване вредности
Да би се хистограм нормализовао, потребно је поделити број сваке корпе са укупним бројем тачака података. Ово осигурава да хистограм представља релативну дистрибуцију фреквенције, а не апсолутни број. Ево како можете израчунати нормализоване вредности:
тоталДатаПоинтс = сум ( рачуна ) ;нормализедВалуес = броји / тоталДатаПоинтс;
Корак 4: Подесите ивице корпе
У неким случајевима, можда ће бити потребно подесити ивице корпе да би се нормализовани хистограм правилно поравнао. Да бисте то урадили, можете израчунати средине између суседних ивица корпе и користити их као нове центре корпе. Ево примера кода:
бинЦентерс = ( ивице ( 1 :крај- 1 ) + ивице ( 2 :крај ) ) / 2 ;
Корак 5: Нацртајте нормализовани хистограм
Сада када имате нормализоване вредности и прилагођене центре корпе, можете исцртати нормализовани хистограм користећи функцију бар(). Поставите центре канте као вредности к-осе и нормализоване вредности као одговарајуће вредности и-осе:
бар ( бинЦентерс, нормализедВалуес ) ;
Ево комплетног МАТЛАБ кода који нормализује хистограм:
% Корак 1 : Креирајте хистограмподаци = [ 10 , двадесет , 30 , 40 , педесет , 10 , двадесет , 30 , 10 , двадесет ] ;
хистограм ( података ) ;
% Корак 2 : Добијте податке хистограма
[ броји, ивице ] = хистцоунтс ( података ) ;
% Корак 3 : Добијте нормализоване вредности
тоталДатаПоинтс = сум ( рачуна ) ;
нормализедВалуес = броји / тоталДатаПоинтс;
% Корак 4 : Измените канте
бинЦентерс = ( ивице ( 1 :крај- 1 ) + ивице ( 2 :крај ) ) / 2 ;
% Корак 5 : Нацртајте нормализовани хистограм
бар ( бинЦентерс, нормализедВалуес ) ;
% Корак 6 : Прилагодите заплет
клабел ( 'канте' ) ;
илабел ( 'Нормализована фреквенција' ) ;
наслов ( 'Нормализовани хистограм' ) ;
грид он;
Додао сам пример података скупа података и користио их за креирање хистограма. Овај код ће креирати хистограм, израчунати нормализоване вредности, подесити ивице корпе и исцртати нормализовани хистограм.
Белешка: Код претпоставља да имате инсталиран МАТЛАБ Имаге Процессинг Тоолбок, који укључује функције хистограма и хистцоунтс.
Закључак
Нормализација хистограма у МАТЛАБ-у је једноставан процес који вам омогућава да стекнете увид у релативну дистрибуцију фреквенција ваших података. Поделите број сваке корпе са укупним бројем тачака података да бисте нормализовали хистограм.