一、组件说明在联邦学习任务中,Min-Max归一化,也称为离差标准化,是一种常见的数据预处理方法,在机器学习中广泛应用。它的目的是将数值类型数据缩放到一个指定的范围内,通常是 [0,1] 或 [-1,1]。通过 Min-Max 归一化,使得不同特征之间的数值具有可比性,同时降低模型对
A.特征归一化的目的是近似地均衡每维特征的影响,使每个维度上的特征在距离计算中有近似相同的作用。B.对数据集进行min-max标准化会将每个维度上的特征值变换到相同的取值范围内。C.对某一维度的特征进行z-score标准化后,该维度特征的均值为0,方差为1。D.特征归一化在任何的数据集上都是适用的相关...
(sfftI1); %取傅立叶变换的实部 II1=imag(sfftI1); %取傅立叶变换的虚部 A1=sqrt(RR1.^2+II1.^2); %计算频谱幅值 a1=(A1-min(min(A1)))/(max(max(A1))-min(min(A1)))*225;%归一化 figure(2); imshow(a1); %显示原图像的频谱 image=ifftshift(a1); image3=real(image); figure(3)...