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...
%将向量a归一化 max_a = max(a); min_a = min(a); a_norm = (a-min_a)/(max_a-min_a); 反归一化的时候套用公式就可以了,或者使用反归一化函数:mapminmax('reverse',a,PS) 函数进行反归一化。其中a 为归一化后的数据,PS 为 mapminmax函数产生的映射参数。 %反归一化处理 a_real = (max(a...
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...
MATLAB中对数据进行行归一化或列归一化的步骤如下：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。
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...
(3) 归一化算法 一种简单而快速的归一化算法是线性转换算法。线性转换算法常见有两种形 3、式: <1>y = ( x - min )/( max - min )其中min为x的最小值,max为x的最大值,输入向量为x,归一化后的输出向量为y 。上式将数据归一化到 0 , 1 区间,当激活函数采用S形函数时(值域为(0,1))时这条...
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:要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保正程序运行时收敛加快。一般指将数据限制在[0 1]之间。 》把数变为(0,1)之间的数,主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0-1之间处理,更便携快速; ...
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: 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 ...