摘要：
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 阅读全文
摘要：
std(x) 算出x的标准偏差。 x可以是一行的matrix或者一个多行matrix矩阵如果只有一行，那么就是算一行的标准偏差，如果有多行，就是算每一列的标准偏差。std（x，a）也是x的标准偏差但是a可以＝0或者1.如果是0和前面没有区别，如果是1就是最后除以n，而不是n－1. （你参考计算标准偏差的公式，一般都用除以n－1的公式。）std (x, a,b)这里a表示是要用n还是n－1，如果是a是0就是除以n－1，如果是1就是除以n。b这里是维数，比如说1 2 3 4 4 5 6 1如果b 是1，就是按照行分，如果b是2就是按照列分如果是三维的矩阵，b＝3就按照第三维来分数据 阅读全文