Bir histogramı normalleştirmek, veri analizi ve görselleştirmede çok önemli bir süreçtir. Güçlü bir hesaplama aracı olan MATLAB, histogramları etkili bir şekilde normalleştirmenize yardımcı olacak çeşitli işlevler sağlar. Bu makalede, MATLAB'de bir histogramı normalleştirme sürecini adım adım keşfederek verileriniz hakkında fikir edinmenizi ve anlamlı karşılaştırmalar yapmanızı sağlayacağız.
MATLAB'de Histogram Nasıl Normalleştirilir?
Normalleştirilmiş histogram, frekansların toplamı 1 olacak şekilde normalize edildiği veri değerlerinin frekanslarının bir grafiğidir. Bu, normalleştirilmiş histogramın, veri kümeleri farklı boyutlara sahip olsa bile farklı veri kümelerinin dağılımlarını karşılaştırmak için kullanılabileceği anlamına gelir. , burada normalleştirilmiş bir histogram çizmek için bazı adımlar verilmiştir:
1. Adım: Verileri Yükleyin ve Histogram Oluşturun
Başlamak için, verilerinizi MATLAB'a yüklemeniz ve histogram() işlevini kullanarak bir histogram oluşturmanız gerekir. Bu işlev, verilerinize dayalı olarak depo sayımlarını ve depo yerlerini hesaplar. İşte bir örnek kod:
veri = % Verileriniz burada % ;
histogram ( veri ) ;
Adım 2: Histogram Verilerini Alın
Histogramı oluşturduktan sonra, histcounts() işlevini kullanarak bin sayılarını ve bin kenarlarını elde edebilirsiniz. Bu işlev, her bölmedeki sayıları ve karşılık gelen kenarları döndürür. Daha sonraki işlemler için bu değerleri ayrı değişkenlerde saklayın:
[ sayar, kenarlar ] = geçmiş sayımlar ( veri ) ;
3. Adım: Normalleştirilmiş Değerleri Hesaplayın
Histogramı normalleştirmek için, her bölmenin sayısını toplam veri noktası sayısına bölmek gerekir. Bu, histogramın mutlak sayım yerine göreli frekans dağılımını temsil etmesini sağlar. Normalleştirilmiş değerleri şu şekilde hesaplayabilirsiniz:
totalDataPoints = toplam ( sayar ) ;normalizedValues = sayar / totalDataPoints;
4. Adım: Bölme Kenarlarını Ayarlayın
Bazı durumlarda, normalleştirilmiş histogramı düzgün şekilde hizalamak için bölme kenarlarının ayarlanması gerekebilir. Bunu yapmak için, bitişik bölme kenarları arasındaki orta noktaları hesaplayabilir ve bunları yeni bölme merkezleri olarak kullanabilirsiniz. İşte bir örnek kod:
binCenters = ( kenarlar ( 1 :son- 1 ) + kenarlar ( 2 :son ) ) / 2 ;
Adım 5: Normalleştirilmiş Histogramı Çizin
Artık normalleştirilmiş değerlere ve ayarlanmış bin merkezlerine sahip olduğunuza göre, bar() işlevini kullanarak normalleştirilmiş histogramı çizebilirsiniz. Kutu merkezlerini x ekseni değerleri olarak ve normalleştirilmiş değerleri karşılık gelen y ekseni değerleri olarak ayarlayın:
çubuk ( binCenters, normalleştirilmişDeğerler ) ;
İşte bir histogramı normalleştiren eksiksiz MATLAB kodu:
% Adım 1 : Histogramı Oluşturunveri = [ 10 , yirmi , 30 , 40 , elli , 10 , yirmi , 30 , 10 , yirmi ] ;
histogram ( veri ) ;
% Adım 2 : Histogram Verilerini Alın
[ sayar, kenarlar ] = geçmiş sayımlar ( veri ) ;
% Adım 3 : Normalleştirilmiş Değerleri Alın
totalDataPoints = toplam ( sayar ) ;
normalizedValues = sayar / totalDataPoints;
% Adım 4 : Bölmeleri Değiştirin
binCenters = ( kenarlar ( 1 :son- 1 ) + kenarlar ( 2 :son ) ) / 2 ;
% Adım 5 : Normalleştirilmiş Histogramı Çizin
çubuk ( binCenters, normalleştirilmişDeğerler ) ;
% Adım 6 : Grafiği Özelleştirin
xlabel ( 'Kutu' ) ;
ylabel ( 'Normalleştirilmiş Frekans' ) ;
başlık ( 'Normalleştirilmiş Histogram' ) ;
ızgara açık;
Örnek bir veri kümesi verisi ekledim ve bunu bir histogram oluşturmak için kullandım. Bu kod bir histogram oluşturacak, normalleştirilmiş değerleri hesaplayacak, bölme kenarlarını ayarlayacak ve normalleştirilmiş histogramı çizecektir.
Not: Kod, histogram ve histcounts işlevlerini içeren MATLAB Image Processing Toolbox'ın kurulu olduğunu varsayar.
Çözüm
MATLAB'de bir histogramı normalleştirmek, verilerinizin göreli frekans dağılımı hakkında bilgi edinmenizi sağlayan basit bir işlemdir. Histogramı normalleştirmek için her bölmenin sayısını toplam veri noktası sayısına bölün.