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[教程]?MATLAB数据归一化汇总(最全面的归一化介绍)
几个要说明的函数接口:
[Y,PS] = mapminmax(X)
[Y,PS] = mapminmax(X,FP)
Y = mapminmax(apply,X,PS)
X = mapminmax(reverse,Y,PS)
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用实例来讲解,测试数据
x1 = [1 2 4], x2 = [5 2 3];
[y,ps] = mapminmax(x1)
y =
? ?-1.0000? ?-0.3333? ? 1.0000
ps =
? ?? ?name: mapminmax
? ???xrows: 1
? ?? ?xmax: 4
? ?? ?xmin: 1
? ? xrange: 3
? ???yrows: 1
? ?? ?ymax: 1
? ?? ?ymin: -1
? ? yrange: 2
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其中y是对进行某种规范化后得到的数据,这种规范化的映射记录在结构体ps中.让我们来看一下这个规范化的映射到底是怎样的?
Algorithm
It is assumed that X has only finite real values, and that the elements of each row are not all equal.
? ? * y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin;
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* [关于此算法的一个问题.算法的假设是每一行的元素都不想相同,那如果都相同怎么办?实现的办法是,如果有一行的元素都相同比如xt = [1 1 1],此时xmax = xmin = 1,把此时的变换变为y = ymin,matlab内部就是这么解决的.否则该除以0了,没有意义!]也就是说对x1 = [1 2 4]采用这个映射 f: 2*(x-xmin)/(xmax-xmin)+(-1),就可以得到y = [ -1.0000? ?-0.3333? ? 1.0000]我们来看一下是不是: 对于x1而言 xmin = 1,xmax = 4;则y(1) = 2*(1 - 1)/(4-1)+(-1) = -1;? ? y(2) = 2*(2 - 1)/(4-1)+(-1) = -1/3 = -0.3333;? ? y(3) = 2*(4-1)/(4-1)+(-1) = 1;看来的确就是这个映射来实现的.对于上面algorithm中的映射函数 其中ymin,和ymax是参数,可以自己设定,默认为-1,1;比如:
[y,ps] = mapminmax(x1)
ps.ymin = 0;
[y,ps] = mapminmax(x1,ps)
y =
? ?? ?? ?0? ? 0.3333? ? 1.0000
ps =
? ?? ?name: mapminmax
? ???xrows: 1
? ?? ?xmax: 4
? ?? ?xmin: 1
? ? xrange: 3
? ???yrows: 1
? ?? ?ymax: 1
? ?? ?ymin: 0
? ? yrange: 1
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则此时的映射函数为: f: 1*(x-xmin)/(xmax-xmin)+(0),是否是这样的这回你可自己验证.O(_∩)O如果我对x1 = [1 2 4]采用了某种规范化的方式, 现在我要对x2 = [5 2 3]采用同样的规范化方式[同样的映射],如下可办到:
[y1,ps] = mapminmax(x1);
y2 = mapminmax(apply,x2,ps)
y2 =
? ? 1.6667? ?-0.3333? ? 0.3333
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即对x1采用的规范化映射为: f: 2*(x-1)/(4-1)+(-1),(记录在ps中),对x2也要采取这个映射.x2 = [5,2,3],用这个映射我们来算一下.
y2(1) = 2(5-1)/(4-1)+(-1) = 5/3 = 1+2/3 = 1.66667
y2(2) = 2(2-1)/(4-1)+(-1) = -1/3 = -0.3333
y2(3) = 2(3-1)/(4-1)+(-1) = 1/3 = 0.3333
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X = mapminmax(reverse,Y,PS)的作用就是进行反归一化,讲归一化的数据反归一化再得到原来的数据:
[y1,ps] = mapminmax(x1);
xtt = mapminmax(reverse,y1,ps)
xtt =
? ???1? ???2? ???4
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此时又得到了原来的x1(xtt = x1);=================================Matlab 数
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