在MATLAB中,常用的归一化函数为normalize函数。其基本用法如下: matlab Copy code Y = normalize(X, dim) 其中,X是需要归一化的数据,dim是指定归一化维度的参数。Y是输出的归一化结果。 normalize函数支持的归一化方式有两种: L2范数归一化:将每个数据点除以其L2范数。 matlab Copy code Y = normalize(X, 2)...
(2)标准函数: [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t)是对P和T分别按照行进行归一化处理。 pn:p的归一化结果,minp: p的每行的最小值,maxp: p的每行的最大值 tn: 举例分析:[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx([2,4,3,5;4,2,1,6],[5,2,3,8]) P为2行4列数据,对每行...
Min-Max归一化: data = [1, 2, 3, 4, 5]; normalized_data = (data - min(data)) / (max(data) - min(data)); 复制代码 Z-score标准化: data = [1, 2, 3, 4, 5]; standardized_data = (data - mean(data)) / std(data); 复制代码 使用MATLAB内置函数zscore进行Z-score标准化: ...
functionx=normalize(x, mu, sigma)x =bsxfun(@minus, x, mu); x =bsxfun(@rdivide, x, sigma);end 这里归一化使用的函数为: x′=x−μσ 还可根据具体问题,使用特定的归一化函数: (1)web’s law normalization: x←x⋅log(1+∥x∥2/0.03)∥x∥2 (2)unit norm normalization: x←x∥x∥2...
matlab 归一化和反归一化 一、归一化函数mapminmax() 1、默认的归一化范围是(-1,1),使用mapminmax(data,0,1)将范围控制在(0,1)。 2、按行归一化,矩阵则每行归一化一次。若要完全归一化,则 FlattenedData = OriginalData(:)'; % 展开矩阵为一列,然后转置为一行。
Matlab归一化处理函数 premnmx函数 语法:[Pn,minP,maxP,Tn,minT,maxT]=premnmx(P,T) 参数: Pn:P矩阵按行归一化后矩阵 minP,maxP:矩阵P每一行最小,最大值 Tn:矩阵T按行归一化后的矩阵 minT,maxT:矩阵T每一行最小,最大值 作用:将矩阵P,T归一化到[-1,1],主要用于归一化处理训练集数据 ...
和mapminmax类似的,1和2式是对数据X进行标准化,其中ymean和ystd是期望得到数据的每一行的均值和方差,同样的,我们也可以用一个结构体包含 ymean 和ystd进行带入。 代码语言:javascript 复制 x=[2,3,4,5,6;7,8,9,10,11];y=[2,3;4,5];[xx,ps]=mapstd(x,0,1)fp.ymean=0;fp.ystd=1;[xx,ps...
function x = normalize(x, mu, sigma) x = bsxfun(@minus, x, mu); x = bsxfun(@rdivide, x, sigma); end 1. 2. 3. 4. 这里归一化使用的函数为: x′=x−μσ 还可根据具体问题,使用特定的归一化函数: (1)web’s law normalization: ...
Matlab归一化的方法 Matlab归一化的方法 关于神经网络归一化方法的整理 由于采集的各数据单位不一致,因而须对数据进行[-1,1]归一化处理,归一化方法主要有如下几种,供大家参考:(by james) 1、线性函数转换,表达式如下: y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue) 说明:x、y分别为转换前、后的值,MaxValue、MinValue...
1.mapminmax mapminmax按行逐行地对数据进行标准化处理,将每一行数据分别标准化到区间[ymin,ymax]内,其计算公式是: 如果某行的数据全部相同,此时xmax=xmin,除数为0,则Matlab内部将此变换变为y = ymin。调用…