MATLAB二维函数绘图、数据标准化、归一化处理
matlab处理数据的方法
matlab处理数据的方法
标题：Matlab数据处理方法
引言：
Matlab是一种用于科学计算和数据处理的强大工具。它具有丰富的函数库和简洁的语法，使得数据处理变得更加高效和便捷。本文将介绍一些常用的Matlab数据处理方法，包括数据导入与导出、数据清洗与预处理、数据分析与可视化等方面的内容。
一、数据导入与导出
1. 导入文本数据：使用`readtable`函数可以将文本文件导入为表格形式，方便后续的数据处理和分析。
2. 导入Excel数据：使用`readmatrix`函数可以直接从Excel文件中导入数值型数据，而`readcell`函数可以导入文本和混合型数据。
3. 导入数据文件夹：使用`dir`函数可以获取指定文件夹下的所有文件名，再结合相应的导入函数，可以批量导入多个文件的数据。
二、数据清洗与预处理
1. 缺失值处理：使用`ismissing`函数可以判断数据中是否存在缺失值，使用`fillmissing`函数可以对缺失值进行填充或删除。
2. 重复值处理：使用`unique`函数可以找出数据中的唯一值，使用`duplicated`函数可以找出重复值所在的位置。
3. 数据类型转换：使用`str2double`函数可以将字符型数据转换为
数值型数据，使用`char`函数可以将数值型数据转换为字符型数据。
4. 数据标准化：使用`zscore`函数可以对数据进行标准化处理，使得数据的均值为0，标准差为1。
5. 数据归一化：使用`normalize`函数可以对数据进行归一化处理，将数据缩放到指定的范围内，例如[0,1]或[-1,1]。
matlab数据标准化
matlab数据标准化
在使用Matlab进行数据处理和分析时，数据标准化是非常重要的一步。数据标准化可以使得数据在不同变量之间具有可比性，消除了不同变量之间的量纲影响，使得数据更加符合正态分布，有利于后续的建模和分析工作。本文将介绍Matlab中数据标准化的方法和步骤，帮助大家更好地应用Matlab进行数据处理和分析。
首先，我们需要明确数据标准化的概念。数据标准化是指将原始数据按照一定的规则进行转换，使得转换后的数据符合特定的分布规律或者具有特定的统计特性。在实际应用中，最常见的数据标准化方法是Z-score标准化和min-max标准化。接下来，我们将分别介绍这两种标准化方法在Matlab中的实现步骤。
首先是Z-score标准化。Z-score标准化是将原始数据减去均值，然后除以标准差的过程，其数学表达式为：
\[ z = \frac{x \mu}{\sigma} \]
其中，z为标准化后的数据，x为原始数据，μ为原始数据的均值，σ为原始数据的标准差。在Matlab中，可以使用如下代码
实现Z-score标准化：
```matlab。
data = [1, 2, 3, 4, 5]; % 原始数据。
mean_val = mean(data); % 计算均值。
std_val = std(data); % 计算标准差。
z_score_data = (data mean_val) / std_val; % Z-score标准化。
disp(z_score_data); % 显示标准化后的数据。
```。
归一化程序matlab
归一化程序matlab
归一化是一种数据预处理技术，可以将数据放缩到一个特定的范围内，以便更好地进行分析和处理。在matlab中，可以通过以下程序实现归一化操作：
1. 首先，读入数据并计算数据的最大值和最小值：
data = xlsread('data.xlsx'); % 读入数据
max_val = max(data); % 计算最大值
min_val = min(data); % 计算最小值
2. 然后，计算数据的范围：
range = max_val - min_val; % 计算范围
3. 接下来，将数据归一化到0到1的范围内：
normalized_data = (data - min_val) ./ range; % 归一化 4. 最后，将归一化后的数据写入新的Excel文件中：
xlswrite('normalized_data.xlsx', normalized_data); % 写入数据
通过这个简单的程序，可以快速实现数据的归一化操作，以便更好地进行数据分析和处理。
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matlab数组归一化
matlab数组归一化
Matlab中的数组归一化是指将数组中的元素按照一定的方式缩放或转换，使得数组中的元素总和等于1或满足其他特定要求。
常见的数组归一化方法包括最大最小值归一化、标准化和范数归一化等。
最大最小值归一化是将数组中的元素按照最大值和最小值进行缩放，使得数组中最大的元素为1，最小的元素为0，其他元素按比例映射到0和1之间。
标准化是将数组中的元素按照均值和标准差进行缩放，使得数组的均值为0，标准差为1。标准化可以使得数组中的元素符合正态分布或者保持相对的尺度。
范数归一化是将数组中的每个元素除以数组的范数，其中范数可以是L1范数、L2范数等。范数归一化可以使得数组中的元素按照一定比例缩放，以满足特定的约束条件。
在Matlab中，可以使用不同的函数来实现数组的归一化，如mat2gray函数实现最大最小值归一化，zscore函数实现标准化，和matlab中的范数函数norm等。
通过数组归一化，可以对不同范围和分布的数据进行比较和处理，以便更好地进行分析和应用。
matlab数组归一化
matlab数组归一化
Matlab是一种广泛应用于科学计算和工程领域的编程语言和环境。在Matlab中，数组归一化是一种常用的操作，它可以将数组的值缩放到特定的范围内，使得数组的值在统一的区间内表示。本文将介绍Matlab中数组归一化的方法和应用场景。
我们需要明确什么是数组归一化。在Matlab中，数组归一化是指将数组的值缩放到特定的范围内，通常是将数组的最小值归一化为0，最大值归一化为1。这样做的目的是为了使得不同的数组之间可以进行比较和分析，因为它们都在相同的范围内表示。
在Matlab中，实现数组归一化有多种方法。下面将介绍其中两种常用的方法。
方法一：使用min和max函数
这种方法是最简单直接的，使用Matlab内置的min和max函数可以找到数组的最小值和最大值，然后通过简单的计算将数组归一化为
0到1之间的值。
具体的步骤如下：
1. 使用min函数找到数组的最小值，记为min_value；
2. 使用max函数找到数组的最大值，记为max_value；
3. 使用如下公式将数组归一化：
normalized_array = (array - min_value) / (max_value -
min_value)；
4. 最终得到的normalized_array就是归一化后的数组。
这种方法简单易行，适用于大部分情况。但是需要注意的是，如果数组中存在异常值或极端值，可能会影响归一化的效果。
方法二：使用zscore函数
zscore函数是Matlab中用于标准化数组的函数，它将数组的值转化为标准正态分布的值，即均值为0，标准差为1。
数据标准化处理matlab
数据标准化处理matlab
数据标准化处理在数据分析和机器学习中起着至关重要的作用。通过标准化处理，可以使得数据在不同维度上具有相似的尺度，有利于模型的训练和提高模型的准确性。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab进行数据标准化处理，以及一些
常用的标准化方法。
首先，我们需要明确数据标准化的概念。数据标准化是指将数据按照一定的规
则进行转换，使得其均值为0，标准差为1。这样做的好处是可以消除不同量纲和
方差之间的差异，使得不同特征之间具有可比性，有利于模型的训练和提高模型的准确性。
在Matlab中，可以使用zscore函数来实现数据标准化。该函数可以对数据进
行标准化处理，将数据转换为均值为0，标准差为1的形式。下面是一个示例代码：```matlab。
data = [1, 2, 3, 4, 5; 6, 7, 8, 9, 10; 11, 12, 13, 14, 15];
data_standardized = zscore(data);
```。
在上面的示例中，我们定义了一个3x5的数据矩阵data，然后使用zscore函数
对数据进行标准化处理，得到了标准化后的数据矩阵data_standardized。通过这个
简单的示例，我们可以看到Matlab中进行数据标准化处理是非常简单和方便的。
除了zscore函数之外，Matlab还提供了其他一些常用的数据标准化方法，比如min-max标准化、均值方差标准化等。这些方法可以根据具体的需求来选择，以达
到最佳的标准化效果。
在实际应用中，数据标准化处理是数据预处理的重要步骤之一。在进行数据分
归一化 matlab
归一化 matlab
归一化（Normalization）指的是将一组数据按照一定
比例缩放，使数据落在特定的范围内。在 MATLAB 中，归
一化可以通过一些特定的函数和方法实现。本文将介绍MATLAB 中的归一化方法。
1、范围归一化
范围归一化（Range Normalization）是最常见的归一
化方法。该方法通过将数据按照最大值和最小值进行比例
缩放，使得数据落在一个指定的区间内。在 MATLAB 中，
我们可以像下面这样，使用 `mat2gray` 函数把矩阵归一
化到 [0,1] 区间内：
```Matlab A = [3 8; 4 6; 0 1]; B = mat2gray(A);
```
然后，矩阵 A 将被缩放至 0 到 1 的范围内，输出矩
阵 B 如下：
```Matlab B =
0.6000 1.0000 0.8000 0.8000 0 0.0667 ```
我们还可以使用 `MinMaxScaler` 函数来实现范围归
一化。它可以缩放数据到任意区间，比如 [a,b] 区间内：```Matlab M = [23 42; 55 35; 30 20]; minmax = MinMaxScaler(M, 0, 1); % 缩放到 [0,1] 区间内 ```
我们也可以将数据缩放到其他区间内，例如 [0,255] 区间：
```Matlab minmax2 = MinMaxScaler(M, 0, 255); % 缩放到 [0,255] 区间内 ```
2、均值归一化
均值归一化（Mean normalization）通过将数据缩放到均值为 0，方差为 1 的范围内。我们可以使用以下代码实现数据的均值归一化：
matlab数组的归一化和反归一化
matlab数组的归一化和反归一化归一化和反归一化是Matlab中常用的操作，用于将数组的数值范围映射到指定的区间，以方便数据处理和分析。本文将介绍Matlab中如
何进行数组的归一化和反归一化操作，并提供相关示例和代码。
1. 归一化
归一化是将数组的数值范围映射到[0,1]或其他指定的区间内的过程。这种操作常用于数据挖掘、机器学习等领域中，使得数据具有可比性
和统一的范围。Matlab提供了多种方法来实现数组的归一化。
（1）线性归一化
线性归一化是一种常用的方法，它将数组的每个元素通过线性变换
映射到指定的区间。假设数组A有n个元素，线性归一化公式如下：```
A_norm = (A - min(A)) / (max(A) - min(A))
```
其中，min(A)表示数组A的最小值，max(A)表示数组A的最大值，A_norm为归一化后的数组。
示例：将数组A = [1, 2, 3, 4, 5]归一化到[0,1]区间内。
```matlab
A = [1, 2, 3, 4, 5];
A_norm = (A - min(A)) / (max(A) - min(A));
disp(A_norm);
```
运行结果为：
```
0 0.25 0.5 0.75 1
```
（2）Z-Score归一化
Z-Score归一化又称为标准差归一化，将数组的每个元素通过标准化将其转化为标准正态分布。Z-Score归一化公式如下：```
A_norm = (A - mean(A)) / std(A)
```
其中，mean(A)表示数组A的均值，std(A)表示数组A的标准差，A_norm为归一化后的数组。
matlab数据处理函数 -回复
matlab数据处理函数-回复
Matlab数据处理函数是一种强大且广泛使用的工具，用于处理数值计算、数据分析、数据可视化以及机器学习等领域。这些函数提供了各种功能，可以帮助用户轻松完成复杂的数据处理任务。本文将详细介绍一些常用的Matlab数据处理函数，并逐步解释其用途和功能。
一、数据导入函数
在进行数据处理之前，首先需要将数据导入到Matlab中。Matlab提供了多种数据导入函数，常用的有xlsread、readtable、importdata等。这些函数可以从不同的数据源中导入数据，如Excel文件、文本文件或者MAT文件。
以xlsread函数为例，可以使用它来读取Excel文件中的数据。函数的基本用法如下：
[num,txt,raw] = xlsread(filename,sheet,range)
其中，filename是Excel文件的路径和名称，sheet是需要读取的工作表名称，range是需要读取的数据范围。函数将返回三个输出参数，num是数据矩阵，txt是文本数据，raw是原始数据。
二、数据清洗函数
在实际的数据处理过程中，原始数据往往存在缺失值、异常值或者重复值等问题，需要通过数据清洗函数进行处理。Matlab提供了一些常用的数据清洗函数，如isnan、isinf、unique等。
isnan函数用于判断数据中是否存在NaN（Not-a-Number）值。例如：
is_nan = isnan(data)
该函数将返回一个与输入数据维度相同的逻辑矩阵，其中为NaN的位置为1，否则为0。
matlab归一化处理数据
matlab 中归一化的几种方法及其各自的适用条件
关于神经网络（matlab）归一化的整理
关于神经网络归一化方法的整理
由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1，1]归一化处理，归一化方法主要有如下几种，供大家参考：（by james）
1、线性函数转换，表达式如下：
y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)
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
归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理
归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一化是同一在0-1之间的统计概率分布；
当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小，从而导致学习速度很慢。为了避免出现这种情况，加快网络学习速度，可以对输入信号进行归一化，使得所有样本的输入信号其均值接近于0或与其均方差相比很小。
归一化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的，网络最后一个节点的输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理。所以这样做分类的问题时用[0.9 0.1 0.1]就要比用[1 0 0]要好。
Matlab归一化的方法
Matlab归一化的方法
Matlab归一化的方法
关于神经网络归一化方法的整理
由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1，1]归一化处理，归一化方法主要有如下几种，供大家参考：（by james）
1、线性函数转换，表达式如下：
y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)
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。
==============================
pm=max(abs(p(i,:))); p(i,:)=p(i,:)/pm;
==============================
for i=1:27
p(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));
end
==============================
可以归一到0 1 之间
====================================== ===============================
0.1+(x-min)/(max-min)*(0.9-0.1)
其中max和min分别表示样本最大值和最小值。这个可以归一到0.1-0.9
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
matlab中的归一化处理有三种方法
1. premnmx、postmnmx、tramnmx
matlab 归一化数据
matlab 归一化数据
数据归一化的重要性
数据归一化是数据预处理中至关重要的一步，它有助于消除数
据中的差异性，使不同特征具有可比性，从而提高机器学习算法的
性能。归一化的目的是将数据值映射到一个共同的范围，通常为 0
到 1 或 -1 到 1 之间，使所有特征具有相同的权重。
归一化方法
有几种不同的归一化方法可用于不同的数据类型和分布特点。
最常用的方法包括：
最小-最大归一化：将数据值线性映射到指定范围内，公式为： ```
x_norm = (x - min(x)) / (max(x) - min(x))
```
均值-方差归一化：将数据值转换为均值为 0，方差为 1 的正态分布，公式为：
```
x_norm = (x - mean(x)) / std(x)
```
小数定标：将数据值除以其范数（向量长度），公式为：
```
x_norm = x / ||x||
```
归一化选择
选择合适的归一化方法取决于数据的特征和分布。对于受异常值影响的数据，最小-最大归一化可能是一种更好的选择。对于遵循
正态分布的数据，均值-方差归一化通常是首选。小数定标适用于数
据具有不同数量级的特征时。
归一化的优点
归一化数据有许多优点，包括：
消除特征差异性：归一化将所有特征的值映射到相同的范围，
消除它们之间的差异性，使它们具有可比性。
提高算法性能：通过消除特征差异性，归一化有助于提高机器
学习算法的性能，因为它消除了特征权重不平衡的问题。
加快收敛速度：归一化的数据可以加快机器学习算法的收敛速度，因为它有助于算法更快地找到最佳解。
提高模型稳定性：归一化数据可以提高机器学习模型的稳定性，因为它减少了异常值对模型的影响。
matlab归一化函数
matlab归一化函数
归一化是一种常用的数据预处理方法，用于将不同量纲的数据转化为同一量纲，常用于数据分析、机器学习和模式识别等领域。在MATLAB中，可以通过以下几种方法实现归一化：
1. Max-Min归一化方法：
Max-Min归一化是最常见的一种归一化方法，它通过将数据线性映射到指定范围内来实现归一化。具体而言，就是将数据中的最大值映射到1，最小值映射到0，其余数据的值按比例进行映射。
在MATLAB中，可以使用以下代码实现Max-Min归一化：
```matlab
function normalized_data = max_min_normalize(data)
max_val = max(data);
min_val = min(data);
normalized_data = (data - min_val) ./ (max_val - min_val); end
```
2. Z-Score归一化方法：
Z-Score归一化是另一种常用的归一化方法，它将数据映射为均值为0，标准差为1的分布。具体而言，对于每个数据点，先计算其与整个数据集的平均值的差值，然后再除以整个数据集的标准差。
以下是在MATLAB中实现Z-Score归一化的代码示例：
```matlab
function normalized_data = zscore_normalize(data)
mean_val = mean(data);
std_val = std(data);
normalized_data = (data - mean_val) ./ std_val;
matlab数据标准化
matlab数据标准化
在使用Matlab进行数据处理和分析时，数据标准化是一个非常重要的步骤。标准化可以使得数据具有相同的尺度和范围，有助于提高模型的准确性和稳定性。本文将介绍在Matlab中如何进行数据标准化的方法以及其应用。
首先，我们需要明确数据标准化的概念。数据标准化是指将数据按照一定的规则进行转换，使得其均值为0，标准差为1。这样做的好处在于，可以消除不同变量之间的量纲影响，使得它们具有可比性。在Matlab中，可以利用一些内置的函数来实现数据标准化，比如zscore函数和normalize函数。
使用zscore函数可以对数据进行标准化处理。该函数的语法格式为：
```matlab。
Z = zscore(X)。
```。
其中，X为待标准化的数据，Z为标准化后的结果。这个函数会将X中的每一列数据进行标准化处理，使得其均值为0，标准差为1。这样处理后的数据可以直接用于建模和分析。
另外，Matlab中的normalize函数也可以实现数据的标准化。该函数的语法格式为：
```matlab。
Y = normalize(X)。
```。
其中，X为待标准化的数据，Y为标准化后的结果。与zscore函数不同的是，normalize函数可以指定标准化的维度，可以是行或列。这样可以更灵活地对数据进行标准化处理。
除了使用内置函数，我们还可以通过手动计算的方式来实现数据标准化。具体的方法是，先计算数据的均值和标准差，然后利用这些统计量对数据进行转换。在Matlab中，可以通过mean和std函数来计算均值和标准差，然后进行数据的线性变换。
matlab 数据标准化
matlab 数据标准化
在进行数据分析和处理时，数据标准化是一个非常重要的步骤。在Matlab中，数据标准化是指将数据按照一定的规则进行转换，使得数据符合特定的标准分布或者范围。数据标准化可以帮助我们消除不同变量之间的量纲影响，使得数据更容易进行比较和分析。本文将介绍在Matlab中如何进行数据标准化的方法和步骤。
首先，我们需要了解数据标准化的意义和作用。数据在不同的量纲下往往具有
不同的分布特点，这会对数据分析和建模造成困扰。通过数据标准化，我们可以将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布，或者将数据缩放到特定的范围内，如[0,1]或[-1,1]。这样做可以使得不同变量之间具有可比性，同时也有利于某
些算法的收敛速度和精度。
在Matlab中，进行数据标准化通常可以通过以下几种方法实现：
1. z-score标准化。
z-score标准化是一种常用的数据标准化方法，它可以将数据转换为均值为0，
标准差为1的标准正态分布。在Matlab中，可以使用内置函数zscore来实现这一
目的。例如：
```matlab。
data = [1, 2, 3, 4, 5];
zscore_data = zscore(data);
```。
通过这样的操作，我们可以得到经过z-score标准化后的数据zscore_data。
2. min-max标准化。
min-max标准化是将数据缩放到特定范围内的一种方法，常见的范围是[0,1]或[-1,1]。在Matlab中，可以使用内置函数rescale来实现这一目的。例如：```matlab。
matlab数据归一化
matlab数据归一化
Matlab数据归一化指的是将数据归一化到统一的范围，使各项数据之间都有相同的可比性。为实现数据归一化，Matlab可以使用标准化、归一化或正则化等多种数学方法。下面介绍Matlab常用的数据归一化方法：
1. 最大最小化算法：Matlab的归一化最简单的方法就是最大最小化算法，即将原始
数据调整到一定的范围内，使得该数据的最大值和最小值分别为0和1。最大最小化算法
的实现方式如下：
raw_min = min(原始数据);
raw_max = max(原始数据);
normalizedProduct = (原始数据 - raw_min ) / (raw_max - raw_min);
2. Z-score算法：Z-score算法也称标准化算法，是将原始数据调整到均值为0，标
准差为1的分布中。该方法可以除去原始数据的均值和比例变换，因此是数据标准化的常
用方法。
3. 小于0的处理：最大最小化算法和Z-score算法都可能导致标准化后的数据中存
在负值，这可能不符合实际情况。为了将负值调整到0或正值，Matlab可以使用线性变换，将其映射到[0,1]闭区间内：
minNormProduct = min(normalizedProduct);
maxNormProduct=max(normalizedProduct);
LinearProduct=(normalizedProduct - minNormProduct ) / (maxNormProduct - minNormProduct);
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premnmx 指的是归一到[－1 1]。 （2）prestd、poststd、trastd prestd 归一到单位方差和零均值。 （3）是用 matlab 语言自己编程。 关于自己编程一般是归一到[0.1 0.9]。
为什么要用归一化呢？首先先说一个概念，叫做奇异样本数据，所谓奇异样本 数据数据指的是相对于其他输入样本特别大或特别小的样本矢量。 下面举例： m=[0.11 0.15 0.32 0.45 30; 0.13 0.24 0.27 0.25 45]; 其中的第五列数据相对于其他 4 列数据就可以成为奇异样本数据（下面所说的
新数据=（原数据-均值）/标准差
x x 1 n 1 n ,其中 x xi , s ( xi x) 2 。 yi i n i 1 n 1 i 1 s
spss 默认的标准化方法就是 z-score 标准化。 用 Excel 进行 z-score 标准化的方法：在
关于用 tramnmx 语句进行归一化： Tramnmx 语句格式： [Pn]=tramnmx(P,minp,maxp) 其中 P 和 Pn 分别为变换前、 后的输入数据， maxp 和 minp 分别为 premnmx
函数找到的最大值和最小值。
（by terry2008）
matlab 中的归一化处理有三种方法
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。由于信 用指标体系的各个指标度量单位是不同的，为了能够将指标参与评价计算，需 要对指标进行规范化处理，通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。
关于神经网络（matlab）归一化的整理 关于神经网络归一化方法的整理 由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行[-1，1]归一化处理，归一化
Excel 中没有现成的函数，需要自己分步计算，其实标准化的公式很简单。步骤如下： 求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望） xi 和标准差 si ； 进行标准化处理： zij＝
xij－xi si
,其中： zij 为标准化后的变量值； xij 为实际变量值。
将逆指标前的正负号对调。标准化后的变量值围绕 0 上下波动，大于 0 说明高于平均水平， 小于 0 说明低于平均水平。
yi
xi min{x j }
1 j n
max{x j } min{x j }
1 j n 1 j n
二、z-score 标准化（正规化）
这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的 标准化。将 A 的原始值 x 使用 z-score 标准化到 x'。z-score 标准化方法适用于属性 A 的 最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。
二维绘图函数小结
plot ：二维图形基本函数 fplot : f ( x) 函数曲线绘制 fill :填充二维多边图形 bar : 条形图 log log : 双对数坐标图 semi log x : x 轴为对数的坐标图 semi log y : y 轴为对数的坐标图 stairs : 阶梯形图 axis : 设置坐标轴 figure : 创建图形窗口 gtext : 用鼠标放置文本 hold : 保持当前图形窗口内容
别上，可以进行综合测评分析。
一、Min-max 标准化（规范化）
min-max 标准化方法是对原始数据进行线性变换。设 minA 和 maxA 分别为属性 A 的最小值和最大值，将 A 的一个原始值 x 通过 min-max 标准化映射成在区间[0,1]中的 值 x'，其公式为： 新数据=（原数据-极小值）/（极大值-极小值）
三、Decimal scaling 小数定标标准化
这种方法通过移动数据的小数点位置来进行标准化。小数点移动多少位取决于属性 A 的取值中的最大绝对值。将属性 A 的原始值 x 使用 decimal scaling 标准化到 x'的计算方 法是：x'=x/(10*j) 其中，j 是满足条件的最小整数。例如 假定 A 的值由-986 到 917，A 的最大绝对值为 986，为使用小数定标标准化，我们用 1000（即，j=3）除以每个值，这 样，-986 被规范化为-0.986。注意，标准化会对原始数据做出改变，因此需要保存所使用 的标准化方法的参数，以便对后续的数据进行统一的标准化。除了上面提到的数据标准化 外还有对数 Logistic 模式、模糊量化模式等等： 对数 Logistic 模式：新数据=1/（1+e^(-原数据)） 模糊量化模式： 新数据=1/2+1/2sin[ / （极大值-极小值） * （X（极大值-极小值） /2） ] ,X 为原数据
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是同一在 0-1 之间的统计概率分布;SVM 是以降维后线性划分距离来分类和仿 真的，因此时空降维归一化是统一在-1--+1 之间的统计坐标分布。 当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元相连的权值只能 同时增加或减小，从而导致学习速度很慢。为了避免出现这种情况，加快网络 学习速度，可以对输入信号进行归一化，使得所有样本的输入信号其均值接近 于 0 或与其均方差相比很小。 归一化是因为 sigmoid 函数的取值是 0 到 1 之间的， 网络最后一个节点的输出 也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理。所以这样做分类的问题时用 [0.9 0.1 0.1]就要比用要好。 但是归一化处理并不总是合适的，根据输出值的分布情况，标准化等其它统计 变换方法有时可能更好。 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，应该归到数字信号处理范畴之内。 归一化方法（Normalization Method） 1。把数变为（0，1）之间的小数 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，应该归到数字信号处理范畴之内。 2 。把有量纲表达式变为无量纲表达式归一化是一种简化计算的方式，即将有 量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。比如，复数阻抗 可以归一化书写：Z = R + jωL = R(1 + jωL/R) ，复数部分变成了纯数量了， 没有量纲。 标准化方法（Normalization Method）
1. premnmx、postmnmx、tramnmx 2. restd、poststd、trastd 3. 自己编程 具体用那种方法就和你的具体问题有关了 （by happy） pm=max(abs(p(i,:))); p(i,:)=p(i,:)/pm; 和 for i=1:27 p(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:))); end 可以归一到 0 1 之间 0.1+(x-min)/(max-min)*(0.9-0.1)其中 max 和 min 分别表示样本最大值和 最小值。 这个可以归一到 0.1-0.9
络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练（概率计算）和预测的，归一
化是统一在 0-1 之间的统计概率分布；
当所有样本的输入信号都为正值时，与第一隐含层神经元相连的权值只能同 时增加或减小，从而导致学习速度很慢。为了避免出现这种情况，加快网络学 习速度，可以对输入信号进行归一化，使得所有样本的输入信号其均值接近于 0 或与其均方差相比很小。 归一化是因为 sigmoid 函数的取值是 0 到 1 之间的，网络最后一个节点的 输出也是如此，所以经常要对样本的输出归一化处理。所以这样做分类的问题 时用[0.9 0.1 0.1]就要比用[1 0 0]要好。
网络均值 bp） 。奇异样本数据存在所引起的网络训练时间增加，并可能引起网 络无法收敛，所以对于训练样本存在奇异样本数据的数据集在训练之前，最好 先进形归一化，若不存在奇异样本数据，则不需要事先归一化。 一个小程序： p=[1.3711 1.3802 1.3636 1.3598 1.3502 1.3404 1.3284 1.3160 1.3118 1.3032 1.2989 1.2945 1.2923 1.2923 1.2856 1.2788 1.2742 1.2672 1.2577 1.2279 1.1903 1.0864 0.9956 ]; t=[0 1.38 1.68 1.98 2.08 2.23 2.53 2.83 2.93 3.13 3.23 3.33 3.43 3.53 3.63 3.73 3.83 3.93 4.03 4.13 4.23 4.33 4.43]; u=p; tt=t; p=(p-min(p))/(max(p)-min(p));%g 归一化 t=(t-min(t))/(max(t)-min(t)); net=newff(minmax(p),[23 1],{'tansig' 'purelin'},'traingdx'); net.trainParam.epochs=1000; net.trainParam.goal=0.001; net.trainParam.show=10; net.trainParam.lr=0.05; [net,tr,Y,E]=train(net,p,t); a=sim(net,p); out=a*(max(tt)-min(tt))+min(tt);%反归一化 x=u; y=tt; figure(1) plot(x,y,'k*',x,y,'-k',u,out,'ko') title('70°EPDM 的压缩永久变形') legend('*试验数据 o 预测结果') xlabel('压缩变形保持率') ylabel('时间的对数 log10（t）') grid on
数据的标准化：
在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization） ，利用标 准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准
化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主
要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力 的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力 同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。 去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指 标能够进行比较和加权。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大 标准化” 、 “Z-score 标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处 理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级
方法主要有如下几种，供大家参考： （by james） 1、线性函数转换，表达式如下：
y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue) 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。
mint 和 maxt 分别为 T 的最小值和最大值。 premnmx 函数用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化，归一化后的 数据将分布在[-1,1]区间内。 我们在训练网络时如果所用的是经过归一化的样本数据，那么以后使用网络时 所用的新数据也应该和样本数据接受相同的预处理，这就要用到 tramnmx。
3、反余切函数转换，表达式如下：
y=atan(x)*2/PI 归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归一化处理 归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在 0-1 之间是统计的
概率分布，归一化在-1~+1 之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合 一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经网
但是归一化处理并不总是合适的，根据输出值的分布情况，标准化等其它统计 变换方法有时可能更好。
关于用 premnmx 语句进行归一化： Premnmx 语句格式： [Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T) 其中 P，T 分别为原始输入和输出数据，minp 和 maxp 分别为 P 中的最小值 和最大值(最大最小是针对矩阵的行来取，而 min（p)是针对矩阵的列来取） 。
矩阵归一化 归一化化定义：我是这样认为的，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，其次是保正程序运行时收敛加快。 在 matlab 里面，用于：
归一化的方法共有三种
（1）premnmx、postmnmx、tramnmx
数据归一化
归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量
纲的表达式，成为纯量。归一化是为了加快训练网络的收敛性，可以不进行归
一化处理 归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在 0-1 之间是统计 的概率分布，归一化在-1--+1 之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和 合一的意思。无论是为了建模还是为了计算，首先基本度量单位要同一，神经 网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练(概率计算)和预测的， 归一化