MATLAB数据预处理-归一化-mapminmax

更新时间:2023-06-18 09:59:12 阅读: 评论:0

万圣节英文怎么说MATLAB数据预处理-归⼀化-mapminmax
转⾃
在新版MATLAB中,使⽤BP神经⽹络的premnmx函数会出现Warning: PREMNMX is an obsolete function. 的提⽰
在新版MATLAB中,把旧函数premnmx 、postmnmx 、tramnmx换成新函数mapminmax
对于模式识别或者其他统计学来说,训练数据和测试数据应该是每⼀列是⼀个样本,每⼀⾏是多个样本的同⼀维,即对于⼀个M*N的矩阵来说,样本的维度是M,⼀共N列N个样本。
其主要调⽤形式有:
1. [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)
2. [Y,PS] = mapminmax(X,FP)
3. Y = mapminmax('apply',X,PS)
4. X = mapminmax('rever',Y,PS)
attackspeed
对于1和2的调⽤形式来说,X是预处理的数据,Ymin和Ymax是期望的每⼀⾏的最⼩值与最⼤值,FP是⼀个结构体成员主要是FP.ymin, FP.ymax.这个结构体就可以代替Ymin和Ymax,1和2的处理效果⼀样,只不过参数的带⼊形式不同。
日语初学者x=[2,3,4,5,6;7,8,9,10,11];
mapminmax(x,0,1)
kuk
mapminmax(x,fp) 
⽽对于3式,在模式识别或者统计学⾥,PS是训练样本的数据的映射,即PS中包含了训练数据的最⼤值和最⼩值,式中的X是测试样本,对于测试样本来说,预处理应该和训练样本⼀致,即测试样本的最⼤值和最⼩值应该是训练集的最⼤值与最⼩值。假设x是训练样本,y是测试样本,则代码如下:
x=[2,3,4,5,6;7,8,9,10,11];
y=[2,3;4,5];
[xx,ps]=mapminmax(x,0,1);
killyy=mapminmax('apply',y,ps)
但对于训练样本和测试样本,⼀般是将两者合起来⼀起归⼀化,例如要将train,test⼀起归⼀化:
鑫泉留学[mtrain,ntrain]=size(train);
[mtest,ntest]=size(test);
datat=[train;test];南宁翻译公司
[datat_scale,ps]=mapminmax(datat',0,1);
train=datat_scale(1:mtrain,:);
test=datat_scale((mtrain+1):(mtrain+mtest),:);40的英文
对于4式,是预处理之后的数据进⾏反转得到原始数据
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x=[2,3,4,5,6;7,8,9,10,11];
callmemaybe歌词y=[2,3;4,5];
[xx,ps]=mapminmax(x,0,1);
yy=mapminmax('apply',y,ps);
y=mapminmax('rever',yy,ps)

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标签:样本   数据   测试   训练样本
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