La normalización de un histograma es un proceso crucial en el análisis y la visualización de datos. MATLAB, una poderosa herramienta computacional, proporciona varias funciones para ayudarlo a normalizar los histogramas de manera efectiva. En este artículo, exploraremos el proceso paso a paso de normalizar un histograma en MATLAB, lo que le permitirá obtener información sobre sus datos y realizar comparaciones significativas.
¿Cómo normalizar un histograma en MATLAB?
Un histograma normalizado es una gráfica de las frecuencias de los valores de los datos, donde las frecuencias se han normalizado para que sumen 1. Esto significa que el histograma normalizado se puede usar para comparar las distribuciones de diferentes conjuntos de datos, incluso si los conjuntos de datos tienen diferentes tamaños. , aquí hay algunos pasos para trazar un histograma normalizado:
Paso 1: cargar datos y crear histograma
Para comenzar, debe cargar sus datos en MATLAB y crear un histograma utilizando la función histogram(). Esta función calcula los recuentos de contenedores y las ubicaciones de los contenedores en función de sus datos. Aquí hay un código de ejemplo:
datos = % Tus datos aquí % ;
histograma ( datos ) ;
Paso 2: recuperar los datos del histograma
Después de crear el histograma, puede obtener los recuentos de contenedores y los bordes de los contenedores utilizando la función histcounts(). Esta función devuelve los recuentos en cada contenedor y los bordes correspondientes. Almacene estos valores en variables separadas para su posterior procesamiento:
[ cuentas, bordes ] = recuentos históricos ( datos ) ;
Paso 3: Calcule los valores normalizados
Para normalizar el histograma, es necesario dividir el recuento de cada contenedor por el número total de puntos de datos. Esto asegura que el histograma represente la distribución de frecuencia relativa en lugar del conteo absoluto. Así es como puede calcular los valores normalizados:
totalDataPoints = suma ( cuenta ) ;valores normalizados = recuentos / totalDataPoints;
Paso 4: ajuste los bordes del contenedor
En algunos casos, puede ser necesario ajustar los bordes del contenedor para alinear correctamente el histograma normalizado. Para hacer esto, puede calcular los puntos medios entre los bordes de los bins adyacentes y usarlos como los nuevos centros de los bins. Aquí hay un código de ejemplo:
binCenters = ( bordes ( 1 :fin- 1 ) + bordes ( 2 :fin ) ) / 2 ;
Paso 5: Trace el histograma normalizado
Ahora que tiene los valores normalizados y los centros de ubicación ajustados, puede trazar el histograma normalizado usando la función bar(). Establezca los centros de bin como los valores del eje x y los valores normalizados como los valores del eje y correspondientes:
bar ( binCenters, valores normalizados ) ;
Aquí está el código completo de MATLAB que normaliza un histograma:
% Paso 1 : Crear el histogramadatos = [ 10 , 20 , 30 , 40 , 50 , 10 , 20 , 30 , 10 , 20 ] ;
histograma ( datos ) ;
% Paso 2 : obtener los datos del histograma
[ cuentas, bordes ] = recuentos históricos ( datos ) ;
% Paso 3 : obtener los valores normalizados
totalDataPoints = suma ( cuenta ) ;
valores normalizados = recuentos / totalDataPoints;
% Paso 4 : Modificar los contenedores
binCenters = ( bordes ( 1 :fin- 1 ) + bordes ( 2 :fin ) ) / 2 ;
% Paso 5 : Trazar el histograma normalizado
bar ( binCenters, valores normalizados ) ;
% Paso 6 : Personaliza la trama
xlabel ( 'Papeleras' ) ;
etiqueta ( 'Frecuencia normalizada' ) ;
título ( 'Histograma normalizado' ) ;
cuadrícula activa;
Agregué un conjunto de datos de ejemplo y lo usé para crear un histograma. Este código creará un histograma, calculará los valores normalizados, ajustará los bordes del contenedor y trazará el histograma normalizado.
Nota: El código asume que tiene instalada la caja de herramientas de procesamiento de imágenes de MATLAB, que incluye las funciones de histograma e histcounts.
Conclusión
La normalización de un histograma en MATLAB es un proceso sencillo que le permite obtener información sobre la distribución de frecuencia relativa de sus datos. Divida el recuento de cada contenedor por el número total de puntos de datos para normalizar el histograma.