矩阵尺寸必须达到最大最大标准化?

时间:2012-07-08 20:46:09

标签: matlab normalization

嗨我收到下面所述的错误,我试图在0和1之间进行标准化。我得到的错误是:

columns =

     6

    ??? Error using ==> minus
    Matrix dimensions must agree.

    Error in ==> Kmeans at 54
        data = ((data-minData)./(maxData));

不确定我做错了什么?完整代码如下:

%% dimensionality reduction 
    columns = 6
    [U,S,V]=svds(fulldata,columns);

%% randomly select dataset
rows = 1000;
columns = 6;

%# pick random rows
indX = randperm( size(fulldata,1) );
indX = indX(1:rows);

%# pick random columns
indY = randperm( size(fulldata,2) );
indY = indY(1:columns);

%# filter data
data = U(indX,indY);

%% apply normalization method to every cell
maxData = max(data);
minData = min(data);
data = ((data-minData)./(maxData));

数据集为1000x6。

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

来自Matlab documentation on min

  

如果A是矩阵,min(A)会将A的列视为向量,并返回包含每列中最小元素的行向量。

如果要查找矩阵的全局最小值,请使用以下任一形式:

min(min(A))
min(A(:))