使用[Y,PS]=mapminmax(x1)函数对训练样本x1归一化之后,再利用mapminmax('apply',x2,PS)对测试样本x2进行归一化,但是测试样本归一化的结果不一定在[-1,1]之间,测试样本的最大最小值有可能比训练样本的大或小。如果测试样本归一化的结果不在[-1,1]之间则说明:前后数据的变异度不一致,即归一化不到相同的范围...
行归一化:先对每一列求和,然后生成一个以向量v为对角的对角矩阵D,最后用D的逆矩阵乘以原矩阵a。列归一化:先对每一行求和,然后生成一个以向量v为对角的对角矩阵D,最后用原矩阵a乘以D的逆矩阵。
原始数据经过数据归一化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价。 需要使用到的函数为MATLAB中normalize函数。 该函数通过计算 z 值来归一化向量和矩阵中的数据,创建一个向量或矩阵并计算 z 值,从而将数据归一化,使其均值为 0,标准差为 1。 归一化原理具体公式如下: 对于具有均值 μ 和标准差 的随机...
function[out]=myMapminmax(x,ymin,ymax)out=(ymax-ymin).*(x-repmat(min(x,[],2),1,size(x,2)))./repmat((max(x,[],2)-min(x,[],2)),1,size(x,2))+ymin;index=isnan(out);out(index)=x(index);end 注意上面的代码均假设数据x中样本是列向量。 三、mapstd 标准化 Process matrices ...
nv = v ./ sum(v); % 使用元素除法进行L1归一化 ``` 在处理特征向量时,还可能遇到需要将特征向量的所有元素值缩放到[0,1]区间的需求。这种情况下,可以使用以下方法: ```matlab v = [1, 2, 3]; % 原始特征向量 nv = (v - min(v)) ./ (max(v) - min(v)); % 归一化到[0,1]区间 ...
归一化是要把需要处理的数据经过处理后限制在一定范围内,例如:[-1,1]或[0,1]。归一化是为了后续数据处理的方便,也使得算法程序收敛加快。 在Matlab里面,归一化的方法共有3种: (1)mapminmax% 范围映射 (2)mapstd% 均值与偏差 (3)自定义函数 在数据预处理过程中,对数据集按行或者按列(统一记为向量X)进行...
方法一:最小-最大归一化 最小-最大归一化是将数据映射到指定的范围内,一般是0到1之间。具体步骤如下: 1.找到数据的最小值和最大值。假设数据存储在向量x中,则最小值为min(x),最大值为max(x)。 2.将每个数据点减去最小值,然后除以最大值和最小值的差。可以使用MATLAB的向量化运算来实现这一步骤。归...
归一化值=(x-min_val)/(max_val-min_val) c.归一化后的值将在[0,1]或[-1,1]范围内。 在Matlab中,可以使用min和max函数来找到数据的最小值和最大值,并使用矩阵运算来进行归一化处理。例如,假设我们有一个向量x,我们可以使用以下代码进行最小-最大归一化处理: ```matlab min_val=min(x); m...
(1)premnmx、postmnmx、tramnmx。premnmx指的是归一到[-1 1],tramnmx是变化测试集输入结果,postmnmx是转化测试集输出结果。 (2)prestd、poststd、trastd。 prestd 归一到单位方差和零均值。 (3)自己编程。 关于自己编程一般是归一到[0.1 0.9] B.为什么要用归一化呢?奇异样本数据数据指的是相对于其他输入样本特别...
matlab归一化函数normalize normalize是一个在MATLAB中可用的归一化函数,其语法如下: Y = normalize(X) 其中,X表示要归一化的输入向量或矩阵,Y表示归一化后的输出向量或矩阵。 如果X是一个向量,它将被沿着其非单例维度进行归一化,并返回一个具有与X相同大小的向量Y。如果X是一个多维数组,则normalize将沿着第一...