matlab对数据进行归一化方法

最新推荐文章于 2023-08-29 14:38:02 发布
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本文介绍了三种常见的数据归一化方法：线性函数转换至[0,1]区间、对数函数转换及反余切函数转换。这些方法有助于将不同范围的数据统一尺度，便于后续的数据分析和模型训练。

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对数据进行归一化
1、线性函数转换到[0,1]，表达式如下：
y=(x-Min(x))/(Max(x)-Min(x))
说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。
2、对数函数转换，表达式如下：
y=log10(x)
说明：以10为底的对数函数转换。
3、反余切函数转换，表达式如下：
y=atan(x)*2/PI

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用函数mapminmax 1 默认的map范围是[-1, 1]，所以如果需要[0, 1]，则按这样的格式提供参数: MappedData = mapminmax(OriginalData, 0, 1);2 只按行归一化，如果是矩阵，则每行各自归一化，如果需要对整个矩阵归一化，用如下方法： FlattenedData = OriginalData(:)’; % 展开矩阵为一列，然后转置为一行。
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在数据处理的过程中，为了标准的统一，我们往往要对数据进行归一化。大多数人觉得这比较简单，不就是形如(x-min)/(max-min)这样么。事实上，这样想是没错的。事实上，我们使用matlab的内置函数，来进行数据的归一化，在处理大量的数据时，会节省不少的时间。有内置函数用的，尽量用内置函数，可以减少不必要的时间消耗。 举些例子来说明问题吧。clc;clear P=magic(4) T=[1 2 3
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