matlab数据归一化mapminmax函数

最新推荐文章于 2025-04-19 21:40:01 发布
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博客介绍了mapminmax函数，其数学公式为y = (ymax - ymin)*(x - xmin)/(xmax - xmin) + ymin，可用于标准化矩阵Y及映射PS，Ymin和Ymax是期望的每一行的最小值与最大值，还给出了参考博客链接。

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Matlab之数据归一化函数——mapminmax()
Hubert的博客
09-11 3万+
归一化化就是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，其次是保证程序运行时收敛加快。 mapminmax函数 这个函数可以把矩阵的每一行归一到[-1 1]. [y1,PS] = mapminmax(x1). 其中x1 是需要归一的矩阵 y1是结果。 函数接口： [Y,PS] = mapminmax(X) [Y,PS] = mapmi...
C++ 实现matlab数据归一化函数mapminmax
ppeng的博客
03-14 1552
matlab验证了我的数据处理方法，今天换成了c++版，实现matlab的mapminmax（）函数。代码如下： void normalize(float *data) { int datamax = 1; //设置归一化的范围 int datamin = 0; std::vector<float> features; for (int d =...
MATLAB中mapminmax函数用法
jk_101的博客
03-07 3344
mapminmax函数的功能是通过将行最小值和最大值映射到 [-1 1] 来处理矩阵。
mapminmax函数
05-11
有些MATLAB7.0中没有mapminmax函数，可以通过添加此函数，实现归一化功能。
mapminmax---ChatGPT4o作答
qq_46215223的博客
04-19 621
如果不同的特征具有不同的尺度（例如某些特征值的范围为 0-1，而另一些特征值的范围为 1000-10000），模型可能会更倾向于关注那些具有较大数值范围的特征，从而导致训练不稳定或模型性能不佳。是 MATLAB 中的一个函数，用于将数据归一化到一个指定的范围，通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。它可以将数据的每一行缩放到一个指定的范围，通常用于确保所有输入特征的尺度一致，帮助提高模型的训练稳定性和效率。在训练之前，我们先对数据进行归一化，然后使用归一化后的数据训练模型。通过线性转换对数据进行归一化。
有关mapminmax的用法详解
云在青天水在瓶
03-24 2890
============外一篇有关mapminmax的用法详解<br />by faruto==================================<br /><br />几个要说明的函数接口:<br />[Y,PS] = mapminmax(X)<br />[Y,PS] = mapminmax(X,FP)<br />Y = mapminmax('apply',X,PS)<br />X = mapminmax('reverse',Y,PS)<br /><br />用实例来讲解,测试数据 x1 =
matlab中mapminmax()函数归一
yyywww666的专栏
12-07 2051
matlab中归一的算法：y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin;  在(ymin，ymax)之间归一 [y,PS] = mapminmax(X，ymin，ymax)；%默认为在(-1,1)之间归一 比如：让x=[1 2 3]在(-1,1)之间归一 [y,ps]=mapminmax(x); y =     -1  
matlab数据归一化函数mapminmax
一只不努力还想前进的狗
07-19 8489
mapminmax 一、[Y,PS] = mapminmax(X) 函数功能：将矩阵的每一行压缩到 [-1,1]，其中当前行的最大值变为1，最小值变为-1 。（这是默认的参数） 扩展：（修改参数） 1. [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX) 将矩阵的每一行压缩到 [YMIN,YMAX]，其中当前行的最大值变为YMAX，最小值变为YMIN。 2.[Y,P...
神经网络归一化函数mapminmax
06-08
神经网络归一化函数mapminmax 最小最小归一化法，将数据归一化到[-1 1]之间，也能进行反归一化操作
matlab归一化mapminmax警告,matlab函数mapminmax归一化的问题
weixin_36425412的博客
03-24 620
我用的[Y,PS] = mapminmax(X)进行归一化，归一化之前为序号 姓名 主频 8Hz 9Hz 10Hz 熵值 运动水平级别1 钟XX 10 3.3 13.4 54.6 0.69 9.82 ...
数据归一化mapminmax
JGL121314的博客
09-22 2189
#数据归一化 1、为什么要归一化？ 把有量纲表达式变为无量纲表达式，数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。归一化主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到 0 ～ 1 范围之内处理，更加便捷快速，是一种经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。这样既保证了运算的便捷，又能凸现出物理量的本质含义。归一化的重要作用就是消除物理量取值与量纲差异的影响，为所有的物理量树立一个统一的标尺，在这个标尺下考虑试验数据的变化规律。归一化主要是消除量纲的影响 知乎上关于归一化给出了另一种解释 感觉这里举个
matlab mapminmax函数
07-21
将mapminmax.m和boiler_process.m两个函数同时拷贝到matlab安装目录下的toolbox下的同一个目录下即可使用。
mapminmax .m与boiler_process.m函数
08-11
较低版本的matlab的工具包中没有归一化的函数mapminmax .m及其子函数boiler_process.m，在libsvm的使用中是必不可少的调用函数。
matlab 低版本中mapminmax函数
07-07
matlab 低版本中mapminmax函数
mapminmax代码
05-11
matlab有的没有。可以下载下来看看。球积分
Matlab mapminmax 使用方法
04-20
本文档介绍Matlab中mapminmax函数的使用方法
matlab_归一化反归一化_mapminmax
一个字，学
09-26 1万+
当我们需要对多个指标进行拟合、作图、相干性分析等操作时，如果不同指标之间的量级差距过大会直接影响最终结果，因此我们需要对数据归一化处理，结束后还可以反归一化处理回到真实值。下面介绍matlab中的归一化函数mapminmax的实用操作： mapminmax函数是按行操作的，输入数组如果是一维的，需要是行向量，如果是二维的，则按行归一化。 1. [Y,PS] = mapminmax(X,Ymin,Y...
Matlab归一化函数(mapminmax)
热门推荐
青风骏马的博客
11-26 7万+
功能：将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间。处理需要归一化的m*n矩阵X，归一化后的矩阵记为Y。 主要有5种调用形式 1.[Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX) 其中，YMIN是我们期望归一化后矩阵Y每行的最小值，YMAX是我们期望归一化后矩阵Y每行的最大值。 例1：待处理矩阵X=[4 5 6;7 8 9]我们期望归一化后每行的最小值为0，最大值为1.程序如下 ...
Matlab--mapminmax数据归一化（简单示例）
Jensen Lee的博客
04-19 4651
mapminmax 一、[Y,PS] = mapminmax(X) 函数功能： 将矩阵的每一行压缩到 [-1,1]，其中当前行的最大值变为1，最小值变为-1 。（这是默认的参数） 扩展：（修改参数） [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX) 将矩阵的每一行压缩到 [YMIN,YMAX]，其中当前行的最大值变为YMAX，最小值变为YMIN。 [Y,PS] = mapminma...
mapminmax函数归一化还是标准化
最新发布
06-02
<think>嗯，用户问的是MATLAB中的mapminmax函数是用来归一化还是标准化的。首先，我得回忆一下归一化和标准化的区别。归一化通常是将数据缩放到某个范围，比如0到1或者-1到1，而标准化则是调整数据使其符合均值为0，标准差为1的分布。然后，我需要查看用户提供的引用内容。引用[1]到[5]中多次提到了mapminmax函数，特别是引用[1]中的代码示例显示，该函数通过线性变换将数据映射到指定范围，比如ymin和ymax。这说明它执行的是归一化操作，而不是标准化，因为标准化会涉及均值和标准差的计算，而这里用的是最大值和最小值。 另外，引用[5]提到，当数据过于密集时，预处理可以将数据点拉开距离，这更符合归一化的特点，即基于最小值和最大值的缩放。而标准化通常用于处理不同量纲的数据，使其具有可比性，但不会限制在固定范围内。 用户可能混淆了归一化和标准化，需要明确两者的区别。mapminmax在MATLAB文档中确实属于归一化函数，而标准化可能使用mapstd或其他函数，如zscore。因此，回答时需要强调mapminmax是归一化方法，并解释其公式，如引用中的线性变换式。同时，用户可能想知道如何选择这两种方法，可以补充应用场景，比如归一化适用于需要边界的情况，标准化适用于数据分布较广的情况。最后，生成相关问题时，需要涵盖区别、应用、参数设置等，帮助用户深入理解。</think>在MATLAB中，`mapminmax`函数实现的是**归一化（Normalization）**，而非标准化（Standardization）。其核心作用是通过线性变换将数据按行（默认）映射到指定区间（如$[-1,1]$或$[0,1]$），公式为： $$ y = (y_{\text{max}} - y_{\text{min}}) \cdot \frac{x - x_{\text{min}}}{x_{\text{max}} - x_{\text{min}}} + y_{\text{min}} $$ 其中$x_{\text{min}}$和$x_{\text{max}}$是原始数据的最小值和最大值[^1]。 ### 关键区别 1. **归一化** - 依赖数据极值（最大值、最小值） - 输出范围固定（如$[0,1]$） - 适用于需要消除量纲差异的场景（如图像处理） 2. **标准化** - 依赖均值$\mu$和标准差$\sigma$，公式为$z = \frac{x - \mu}{\sigma}$ - 输出无固定范围，但分布均值为0、方差为1 - 适用于数据分布未知或存在异常值的情况（如机器学习特征缩放） ### 示例说明 ```matlab X = [2,3,4; 7,8,9]; % 归一化到[0,1] [Y, PS] = mapminmax(X, 0, 1); % 对新数据应用相同规则 Y_new = mapminmax('apply', [5;10], PS); % 反归一化 X_original = mapminmax('reverse', Y, PS); ``` 此代码将原始数据$X$按行缩放到$[0,1]$，并支持对新数据的统一处理[^2][^3]。 ### 注意事项 - 若数据存在**NaN**，`mapminmax`会跳过计算并保留原值[^1] - 输入数据需满足$x_{\text{max}} \neq x_{\text{min}}$，否则会导致分母为零
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