用zscore函数 可以把数据进行z-score标准化处理。
zscore指令进行的标准化，又叫Z标准化，可以保证标准化后的数据服从标准正态分布，结果不一定落在[-1，1]之间。只有Min-max 标准化的运算结果落在区间[0，1]上。
在MATLAB中N=zscore（data，0，2）的作用是对data进行按列去量纲化（以标准差为分母）和中心化（以平均值为中心），参数“2”的意思是按行，参数“0”的意思是在求使用n而非n-1作为求标准差时的分母。
该方法是对原始数据进行线性变换，将其映射到[0，1]之间，该方法也被称为离差标准化（但是请注意，网上更多人喜欢把z-score称为标准化方法，把min-max称为归一化方法，然后在此基础上，强行给标准化（z-score）与归一化（min-max）划条界线，以显示二者之间的相异性。
推荐于2017-12-15 14：49：06 最佳答案 在matlab中可以用函数zscore对数据矩阵进行无量纲化。假设在matlab中输入矩阵x，输入函数y=zscore（x）即可对该矩阵进行无量纲化。
1、代码第1位字母C，为SL213—1998《水利工程基础信息代码编制规定》确定的水文测站分类码。 代码第2位至第7位代码为河流代码，详细说明参看中国水库名称代码设计说明，第10位代码为数字或字母，表示该区域（流域、水系）内某个水文测站的编号，取值0～9，A—Y。
2、汉字信息交换码（国标码）《信息交换用汉字 编码字符集·基本集》是我国于1980年制定的国家标准 GB2312-80，代号为国标码，是国家规定的用于汉字信息处理使用的代码依据。 GB2312-80中规定了信息交换用的6763个汉字和682个非汉字图形符号（包括几种外文字母、数字和符号）的代码。
3、并提出了相应的技术要求及测试方法。该标准的产品标准代码是用来标识适用产品的分类编码。通常，这个代码由两段组成，用“.”分隔，例如“GB/T 31122”。这里，“GB/T 31121”是标准的编号，“2”代表了具体的产品分类编码。
4、法律分析：国家标准代码，亦称为国标码，不仅在中国大陆使用，新加坡也采用此标准。国家标准中，强制性标准以“GB”开头，而推荐性标准则以“GB/T”开头。
1、该方法是标准化方法的基础上的一种变形，两者的差别仅在无量纲化后各变量的均值上，标准化方法处理后各变量的均值为0，而标准差化方法处理后各变量均值为原始变量均值与标准差的比值。综上所述，针对不同类型的数据，可以选择相应的无量纲化方法。如下的示例就是一个典型的评价体系中无量纲化的范例。
2、该模型分为输入层、隐含层以及输出层，网络模型在外界输入样本的刺激不断改变连接权值，将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反转，使得网络输出不断逼近期望输出，其本质就是连接权值的动态调整。BP神经网络拥有突出的泛化能力，善于处理分类问题。
3、后面这句经常被数学史家引用的话，出自法国哲学家兼数学家孔多塞之口：...il cessa de calculer et de vivre， （he ceased to calculate and to live）小行星欧拉2002是为了纪念欧拉而命名的。
4、回归分析 时间序列分析（移动平滑，指数平滑法及ARIMA模型） 参考书目： 《概率论与数理统计》 茆诗松，周纪芗编著，中国统计出版社 1996年7月第1版。 《统计预测——方法与应用》，易丹辉编著，中国统计出版社，2001年4月第一版。 除以上参考书外，也可参看其他同等水平的参考书。
．以电子计算机为计算工具，数据处理代码化，速度快，精度高。电算化会计是以电子计算机代替手工会计下用人工来记录和处理数据。它采用对系统原始数据编码的方式，以缩短数据项的长度，减少数据占用的存储空间，从而提高了会计数据处理的速度和精度。2．数据处理人机结合，系统内部控制程序化，复杂化。
自20世纪90年代以来，随着计算机技术的发展，计算机和会计结合产生了会计资讯系统。引发会计资料处理手段的变革。影响了会计理论和会计实务。
推动会计技术、方法、理论创新和观念更新，促进会计自身不断发展。会计电算化的实现对传统会计方法、会计理论产生重大影响，从而引起会计制度、会计工作管理体制的变革，能够促进会计自身的发展。
会计电算化与传统的人工相比，主要具有以下几种特点：首先，会计电算化对信息的处理速度快、准确率高。自从计算机技术产生开始，其优势便不断得以彰显，计算机能够通过系统软件自动进行运算并且能在短时间内进行极高的正确率。
在会计电算化条件下，由于内部控制变化了，审计人员必然研究电算化系统的内部控制，掌握其审查方法。对程序控制，审计员要利用计算机辅助审计技术进行审计。对于电算化会计信息系统内部控制的弱点，审计人员要能评估其影响，并向被审单位提出改进的建议。
1、归一化和标准化是处理数据时常用的两种方法，它们在数据的范围和分布上有着明显的区别。归一化（MinMax）方法通过将数据值压缩到0到1之间，使得所有数据在同一范围内，从而简化比较与计算。标准化（Standard）方法则将数据转换为均值为0，方差为1的状态，以此来调整数据的分布，使其更符合统计模型的假设。
2、应用场景的差异 尽管归一化在某些特定场景下仍具价值，但标准化在机器学习中的应用更为广泛。其优势在于处理异常值和保持数据分布的稳定性。当数据存在显著偏态时，归一化可能导致正常数据被挤压，而标准化则能更好地保持样本间的区分度。
3、数据标准化是预处理的核心环节，它的目标是让数据在可比的范围内，常见方法有最小-最大（MinMax）、Z-score标准化和定标标准化，后者常将数据映射到[0， 1]的区间。这种标准化不仅加速了梯度下降算法的运行，提高了KNN、SVM、LR等依赖距离的分类器的精度，还使得数据处理更为简单和高效。
4、此外，您的样本存在偏置，数据变化范围也很大，应该首先对数据进行归一化的预处理。而且还需要剔除异常数据和对数据进行滤波。对训练参数设置也不佳。一般的，神经网络误差大的主要原因是神经网络的基函数是tansig函数，属于S函数的一种，无法通过线性扩张的形式逼近非静态、一一映射的函数。
