matlab怎么编程正态分布图
MATLAB中zscore函数是用什么方法对数据进行标准化的？
MATLAB中zscore函数是用什么方法对数据进行标准化的？
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。
已知一组数据如何用matlab拟合出正态分布曲线求详细命令？
% 设数据为x
% 第一步, 计算均值, 计算样本标准差
len length(x);
avg mean(x);
s sum((x-avg).^2)/(len-1)
% 第二步, 将上面结果代入高斯分布公式
% 第三步, 画出图形.
matlab怎么生成随机的高斯分布点？
MATLAB命令是normrnd
功能：生成服从正态分布的随机数列，也就是你需要的高斯随机序列
gtgt help normrnd
NORMRND Random arrays from the normal distribution.
R NORMRND(MU,SIGMA) returns an array of random numbers chosen from a
normal distribution with mean MU and standard deviation SIGMA. The size
of R is the common size of MU and SIGMA if both are arrays. If either
parameter is a scalar, the size of R is the size of the other
parameter.
R NORMRND(MU,SIGMA,M,N,...) or R NORMRND(MU,SIGMA,[M,N,...])
returns an M-by-N-by-... array.
语法：
R＝normrnd(MU,SIGMA)
R＝normrnd(MU,SIGMA,m)
R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)
说 明：
R＝normrnd(MU,SIGMA)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，DELTA参数代表标准差)的随机数。输入的向量或矩阵MU和SIGMA必须形式相同，输出R也和它们形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有 相同维数的矩阵。
R＝norrmrnd(MU,SIGMA,m)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，DELTA参数代表标准差)的 随机数矩阵，矩阵的形式由m定义。m是一个1×2向量，其中的两个元素分别代表返回值R中行与列的维数。
R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)： 生成m×n形式的正态分布的随机数矩阵。
例：
gtgt A normrnd(0,1,1,100)
gtgt plot(A)
注：正态分布只需要2个参数。
randn() 是标准正态分布；
normrnd()是自己可以指定均数和标准差的正太分布。