matlab - 矩阵维度必须同意最小最大归一化？

Question

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));

不知道我做错了什么？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。

Answer 1

来自Matlab 文档min：

如果A是矩阵，min(A)则将 的列A视为向量，返回包含每列最小元素的行向量。

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(:))