在这个示例中,normalize_data函数被定义为一个独立的函数,用于执行归一化处理。然后,在主程序main中调用该函数来处理数据,并进行后续的处理步骤。 通过遵循以上步骤和代码示例,你可以在MATLAB中轻松实现数据的归一化处理。
1. `normalize`: 此函数的作用是将数据的值归一化为0到1之间的范围。具体的使用方法为:`B = normalize(A)`。 2. `zscore`: 此函数的作用是将数据归一化为标准正态分布。具体的使用方法为:`B = zscore(A)`。 3. `mapminmax`: 此函数的作用是将数据归一化为指定范围内的值。具体的使用方法为:`B =...
归一化的一种常见方法是使用max-min方法，公式为：[公式]。Matlab提供了一个方便的mapminmax函数，可以直接应用于数据，它默认以行为基础进行归一化。另一种方式是手动计算，这样可以保存原始的最大值和最小值，以便后续进行反归一化操作。另一种归一化函数是normalize，它将数据转化为Z-score形式（均值为...
1. 归一化 首先需要对原始数据进行归一化处理,将数据值缩放到指定的范围内,通常是 [0,1] 或 [-1,1],这可以通过matlab的 Normalize Data 工具箱实现,就不再赘述。 2. 反归一化 接下来需要根据缩放前的键值范围,对归一化后的数据进行反归一化还原,使得数据值恢复到原始的范围内。 以[0,1]为例,如何进行数...
1. 数据预处理 1.1 归一化 这里采用matlab的full函数进行处理,将稀疏矩阵转化为矩阵,再进行归一化。 存在两种归一化的方法,一种是使用mapminmax将特征映射至[0,1]区间,一种是使用normalize(),下面使用normalize: 复制代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
常见归一化方法包含线性转换算法。Matlab内支持归一化处理，其函数语法如下：函数：[normalizedMatrix] = normalize(X)参数：X - 待归一化矩阵 作用：将矩阵X按行归一化至[-1,1]区间，用于训练集数据归一化。函数：[normalizedMatrix] = rescale(X)参数：X - 待归一化矩阵 作用：将矩阵X按行归一化...
- normalize:将数据归一化到特定均值和标准差。 3.数据标准化: 数据标准化可以使数据的均值为0,标准差为1,常用的标准化方法有: - Standardization标准化:使用以下函数实现数据标准化: - zscore:计算Z-Score。 三、数据准备 数据准备是将原始数据进行处理和组织,使其适合后续的分析和建模。这包括特征选择、特征提...
type= 'unsharp',为对比度增强滤波器,参数alpha用于控制滤波器的形状,范围为[0,1],默认值为0.2。 例子: >> G=fspecial('gaussian',5)%参数为5,表示产生5*5的gaussian矩阵,如果没有,默认为3*3的矩阵。 G = 0.0000 0.0000 0.0002 0.0000 0.0000 0.0000 0.0113 0.0837 0.0113 0.0000 0.0002 0.0837 0.6187 0.08...
Create a vector v and compute the z-score, normalizing the data to have mean 0 and standard deviation 1. v = 1:5; N = normalize(v) Create a matrix B and compute the z-score for each column. Then, normalize each row. B = magic(3) ...
function t = timingTest n = 300; x = (1:n)'*[sind(0:10:360),NaN]; y = (1:n)'*[cosd(0:10:360),NaN]; p = polyshape(x(:),y(:),Simplify=false); f = @() simplify(p); t = timeit(f); end 大致的执行时间是: R2024a:0.28 秒 R2024b:0.012 秒 此代码是在运行 Windows...