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median

배열의 중앙값(Median Value)

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구문

M = median(A)
M = median(A,"all")
M = median(A,dim)
M = median(A,vecdim)
M = median(___,missingflag)
M = median(___,Weights=W)

설명

예제

M = median(A)는 A의 중앙값을 반환합니다.

  • A가 벡터인 경우 median(A)는 A의 중앙값을 반환합니다.

  • A가 비어 있지 않은 행렬인 경우 median(A)는 A의 열을 벡터로 취급하고 중앙값으로 구성된 행 벡터를 반환합니다.

  • A가 빈 0×0 행렬인 경우 median(A)는 NaN을 반환합니다.

  • A가 다차원 배열인 경우 median(A)는 크기가 1보다 큰 첫 번째 배열 차원에 있는 값을 벡터로 취급합니다. 이 차원에서 M의 크기는 1이 되고, 다른 모든 차원의 크기는 A와 동일하게 유지됩니다.

  • A가 테이블 또는 타임테이블인 경우 median(A)는 각 변수의 중앙값을 포함하는 한 행 크기의 테이블을 반환합니다. (R2023a 이후)

median은 기본적으로 A의 클래스에서 반환됩니다. 즉, class(M) = class(A)입니다.

예제

M = median(A,"all")은 A의 모든 요소에 대한 중앙값을 반환합니다.

예제

M = median(A,dim)은 차원 dim을 따라 요소의 중앙값을 반환합니다. 예를 들어, A가 행렬인 경우 median(A,2)는 각 행의 중앙값이 포함된 열 벡터를 반환합니다.

예제

M = median(A,vecdim)은 벡터 vecdim에 지정된 차원을 기준으로 중앙값을 반환합니다. 예를 들어, A가 행렬인 경우 median(A,[1 2])는 차원 1과 2로 정의된 배열 슬라이스에 행렬의 모든 요소가 포함되어 있으므로 A의 모든 요소의 중앙값을 반환합니다.

예제

M = median(___,missingflag)는 위에 열거된 구문에 대해 A의 누락값을 포함시킬지 또는 생략할지 여부를 지정합니다. 예를 들어, median(A,"omitmissing")은 중앙값을 구할 때 모든 누락값을 무시합니다. 기본적으로 median은 누락값을 포함합니다.

예제

M = median(___,Weights=W)는 가중치 부여 방식 W를 지정하고 가중 중앙값을 반환합니다. (R2024a 이후)

예제

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4×3 행렬을 정의합니다. 

A = [0 1 1; 2 3 2; 1 3 2; 4 2 2]
A = 4×3

     0     1     1
     2     3     2
     1     3     2
     4     2     2

각 열의 중앙값을 구합니다. 

M = median(A)
M = 1×3

    1.5000    2.5000    2.0000

각 열에 대해, 중앙값은 정렬된 순서에서 중간에 있는 두 개 숫자의 평균값입니다.

라이브 스크립트 열기

2×3 행렬을 정의합니다. 

A = [0 1 1; 2 3 2]
A = 2×3

     0     1     1
     2     3     2

각 행의 중앙값을 구합니다. 

M = median(A,2)
M = 2×1

     1
     2

각 행에 대해, 중앙값은 정렬된 순서에서 중간에 있는 숫자입니다.

라이브 스크립트 열기

1과 10 사이의 정수로 구성된 1×3×4 배열을 만듭니다. 

rng('default')
A = randi(10,[1,3,4])
A = 
A(:,:,1) =

     9    10     2


A(:,:,2) =

    10     7     1


A(:,:,3) =

     3     6    10


A(:,:,4) =

    10     2    10

두 번째 차원에 대한 이 3차원 배열의 중앙값을 구합니다. 

M = median(A)
M = 
M(:,:,1) =

     9


M(:,:,2) =

     7


M(:,:,3) =

     6


M(:,:,4) =

    10

이 작업은 두 번째 차원에 있는 세 개 값의 중앙값을 계산하여 1×1×4 배열을 생성합니다. 두 번째 차원의 크기는 1로 줄어듭니다.

A의 첫 번째 차원에 대한 중앙값을 계산합니다. 

M = median(A,1);
isequal(A,M)
ans = logical
   1

첫 번째 차원의 크기가 1이므로 이 명령은 A와 동일한 배열을 반환합니다.

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3차원 배열을 만들고 데이터의 각 페이지(행과 열)에 대한 중앙값을 구합니다. 

A(:,:,1) = [2 4; -2 1];
A(:,:,2) = [6 2; -5 3];
A(:,:,3) = [4 4; 7 -3];
M1 = median(A,[1 2])
M1 = 
M1(:,:,1) =

    1.5000


M1(:,:,2) =

    2.5000


M1(:,:,3) =

     4

배열의 모든 차원에 대한 중앙값을 구하려면 벡터 차원 인수에 각 차원을 지정하거나 "all" 옵션을 사용할 수 있습니다.

M2 = median(A,[1 2 3])
M2 = 2.5000

Mall = median(A,"all")
Mall = 2.5000
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8비트 정수로 구성된 1×4 벡터를 정의합니다. 

A = int8(1:4)
A = 1x4 int8 row vector

   1   2   3   4

중앙값을 계산합니다. 

M = median(A)
M = int8
    3

class(M)
ans = 
'int8'

M은 정렬된 순서에서 중간에 있는 두 개 숫자의 평균값으로, 8비트 정수로 반환됩니다.

라이브 스크립트 열기

NaN 값이 포함된 행렬을 만듭니다.

A = [1.77 -0.005 NaN -2.95; NaN 0.34 NaN 0.19]
A = 2×4

    1.7700   -0.0050       NaN   -2.9500
       NaN    0.3400       NaN    0.1900

누락값을 제외하고 행렬의 중앙값을 구합니다. NaN 값이 포함된 행렬 열의 경우 NaN이 아닌 요소에 대해 중앙값이 계산됩니다. 값이 모두 NaN인 행렬 열의 경우 중앙값은 NaN이 됩니다.

M = median(A,"omitmissing")
M = 1×4

    1.7700    0.1675       NaN   -1.3800

R2024a 이후

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행렬을 만든 다음 W로 지정된 가중치 부여 방식에 따라 행렬의 가중 중앙값을 계산합니다. median 함수는 A의 각 열에 이 가중치 부여 방식을 적용합니다.

A = [1 1; 7 9; 1 9; 1 9; 6 2];
W = [1 2 1 2 3]';
M = median(A,Weights=W)
M = 1×2

     6     9

각 열에 대해, 중앙값은 정렬된 순서에서 중간에 있는 두 개 숫자의 평균값입니다.

입력 인수

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입력 배열로, 벡터, 행렬, 다차원 배열, 테이블 또는 타임테이블로 지정됩니다. A는 숫자형 배열, 순서형 categorical형 배열, datetime형 배열, duration형 배열 중 하나일 수 있습니다.

연산을 수행할 차원으로, 양의 정수 스칼라로 지정됩니다. 차원을 지정하지 않을 경우 디폴트 값은 크기가 1보다 큰 첫 번째 배열 차원이 됩니다.

차원 dim은 길이가 1로 줄어드는 차원을 나타냅니다. size(M,dim)은 1이 되고, 다른 모든 차원의 크기는 변경되지 않습니다.

m×n 입력 행렬 A가 있다고 가정합니다.

  • median(A,1)은 A의 각 열에서 요소들의 중앙값을 구하고, 1×n 행 벡터를 반환합니다.

    median(A,1) column-wise operation

  • median(A,2)는 A의 각 행에서 요소들의 중앙값을 구하고, m×1 열 벡터를 반환합니다.

    median(A,2) row-wise operation

dim이 ndims(A)보다 큰 경우 median은 A를 반환합니다.

차원의 벡터로, 양의 정수로 구성된 벡터로 지정됩니다. 각 요소는 입력 배열의 차원을 나타냅니다. 지정된 연산 차원의 출력값의 길이는 1이고, 다른 모든 차원의 길이는 변경되지 않습니다.

2×3×3 입력 배열 A가 있다고 가정하겠습니다. 이때 median(A,[1 2])는 A의 각 페이지의 중앙값을 요소로 갖는 1×1×3 배열을 반환합니다.

Mapping of a 2-by-3-by-3 input array to a 1-by-1-by-3 output array

누락값 조건으로, 다음 표에 있는 값 중 하나로 지정됩니다.

값입력 데이터형설명
"includemissing"지원되는 모든 데이터형

중앙값을 구할 때 A의 누락값을 포함합니다. 연산 차원의 요소가 하나라도 누락값인 경우 이에 대응하는 M의 요소도 누락값입니다.

"includenan"double, single, duration
"includenat"datetime
"includeundefined"categorical
"omitmissing"지원되는 모든 데이터형A의 누락값을 무시하고, 더 적은 수의 점을 대상으로 중앙값을 계산합니다. 연산 차원의 모든 요소가 누락값인 경우 이에 대응하는 M의 요소도 누락값입니다.
"omitnan"double, single, duration
"omitnat"datetime
"omitundefined"categorical

R2024a 이후

가중치 부여 방식으로, 벡터, 행렬 또는 다차원 배열로 지정됩니다. W의 요소는 음수가 아니어야 합니다.

가중치 부여 방식을 지정하는 경우, median은 W로 지정된 가중치의 누적 50%와 연관된 A의 값인 가중 중앙값을 반환합니다[1]. 가중 중앙값은 표준 중앙값에 비해 극값의 영향을 덜 받습니다.

W가 벡터인 경우 연산 차원과 길이가 같아야 합니다. 그렇지 않으면 W는 입력 데이터와 크기가 같아야 합니다.

입력 데이터 A가 테이블이거나 타임테이블이면 W는 벡터여야 합니다.

vecdim이나 "all"을 지정하는 경우에는 이 인수를 지정할 수 없습니다.

데이터형: double | single

알고리즘

순서형 categorical형 배열의 경우 MATLAB®은 짝수 요소의 중앙값을 다음과 같이 해석합니다.

가운데 두 값 사이의 범주 개수중앙값
0(값은 연속된 범주의 값임)가운데 두 값 중 더 큰 값
홀수가운데 두 값 사이 중간에 있는 범주의 값
짝수가운데 두 값 사이 중간에 있는 두 범주 중 더 큰 값

참고 문헌

[1] “Weighted median.” In Wikipedia, May 21 2023. https://en.wikipedia.org/wiki/Weighted_median.

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버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

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참고 항목

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