matlab数据归一化汇总

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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数组的归一化和反归一化

文章标题：深度解析Matlab中数组的归一化和反归一化方法在Matlab中，数组的归一化和反归一化是数据处理中常见的操作。

本文将从简单到复杂，由浅入深地探讨这一主题，以便读者能够更深入地理解和应用这一数据处理方法。

一、Matlab中数组的归一化1. 什么是归一化？在数据处理中，归一化是一种常见的处理方法。

它可以将不同数据范围的值统一到相同的区间内，以便进行比较和分析。

在Matlab中，我们可以使用不同的函数来实现数组的归一化。

2. 归一化的方法在Matlab中，常见的数组归一化方法包括最小-最大归一化和Z-score标准化。

最小-最大归一化通过线性变换将数值缩放到指定的范围内，而Z-score标准化则通过减去均值并除以标准差将数据转换为标准正态分布。

3. 如何在Matlab中实现数组的归一化？在Matlab中，可以使用`normalize`或自定义函数的方式来实现数组的归一化。

通过`normalize`函数可以方便地对数组进行最小-最大归一化或Z-score标准化。

二、Matlab中数组的反归一化1. 反归一化的意义在实际应用中，我们经常需要对已经归一化的数据进行反归一化，以便将处理后的数据恢复到原始的范围内。

在Matlab中，同样提供了相应的函数来实现数组的反归一化。

2. 反归一化的方法Matlab中，可以使用`rescale`函数来实现反归一化。

这个函数可以将已经归一化的数据反转回原始的数值范围内，方便后续的分析和应用。

三、个人观点和总结在实际的数据处理和分析过程中，数组的归一化和反归一化是非常常见和重要的步骤。

通过本文的介绍，相信读者已经对Matlab中的数组归一化方法有了更深入的理解。

在实际应用中，不仅需要了解这些方法的原理，还需要根据具体的数据特点和分析需求来选择合适的归一化方法。

反归一化也是数据处理过程中不可或缺的一步，它能够保留原始数据的范围和特征，为后续的分析提供便利。

数组的归一化和反归一化是数据处理中的基础操作，掌握这些方法对于有效地处理和分析数据至关重要。

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。

具体的步骤如下：1. 使用zscore函数对数组进行标准化，得到标准化后的数组。

standardized_array = zscore(array)；2. 最终得到的standardized_array就是标准化后的数组。

使用zscore函数进行标准化的好处是可以消除数组中的偏差和尺度差异，使得不同的数组可以进行更准确的比较和分析。

matlab多元逐步回归归一化处理

matlab多元逐步回归归一化处理
matlab多元回归归一化处理
1、什么是多元回归归一化处理
多元回归归一化处理是指使用matlab函数对原始数据进行归一化处理，使其在分析时落入合理的范围。

它可以有效地减少噪声干扰，改变数据分布，以及显著提高多元回归模型的精确度。

2、matlab多元回归归一化处理的原理
多元回归归一化处理的原理是将原始数据映射到某个新的范围，使其分布落入到合理的取值范围中，从而达到减少噪声的目的，提高多元回归模型的精确度。

3、matlab多元回归归一化处理的步骤
（1）计算每个变量的均值和标准差，计算的标准化系数。

（2）将原始数据减去均值，然后再除以标准差，得到归一化的数据。

（3）将归一化的数据用于多元回归模型拟合，求解回归方程。

（4）将拟合的回归方程按照上述步骤反算回原始数据。

4、matlab多元回归归一化处理的应用
多元回归归一化处理可用于对原始数据进行预处理，从而改变数据分布，减少噪声，提高多元回归模型的精确度，以及分析数据中的趋势和规律。

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matlab的归一化处理函数

matlab的归一化处理函数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，它提供了许多强大的函数和工具箱，用于处理和分析各种数据。

在许多实际应用中，我们需要对数据进行归一化处理，以消除不同数据之间的量纲差异，使得数据能够在同一尺度下进行比较和分析。

本文将介绍一些在Matlab中常用的归一化处理函数。

在Matlab中，归一化处理通常包括两种常见的方法：最大最小值归一化和标准化归一化。

最大最小值归一化是将数据线性映射到指定区间内，常用的区间为[0,1]。

在Matlab中，可以使用`mapminmax`函数实现最大最小值归一化。

该函数的基本语法如下：```y = mapminmax(x)```其中，`x`为待归一化的数据，`y`为归一化后的结果。

`x`可以是一个向量、矩阵或多维数组。

`y`的大小与`x`相同。

下面是一个简单的例子，演示如何使用`mapminmax`函数对数据进行最大最小值归一化：```matlabx = [1 2 3 4 5];y = mapminmax(x);```在上述例子中，`x`为待归一化的数据，`y`为归一化后的结果。

运行以上代码后，得到的归一化结果为：```y = [0 0.25 0.5 0.75 1]```标准化归一化是将数据按其均值为中心，按其标准差为单位进行缩放。

在Matlab中，可以使用`zscore`函数实现标准化归一化。

该函数的基本语法如下：```y = zscore(x)```其中，`x`为待归一化的数据，`y`为归一化后的结果。

`x`可以是一个向量、矩阵或多维数组。

`y`的大小与`x`相同。

下面是一个简单的例子，演示如何使用`zscore`函数对数据进行标准化归一化：```matlabx = [1 2 3 4 5];y = zscore(x);```在上述例子中，`x`为待归一化的数据，`y`为归一化后的结果。

运行以上代码后，得到的归一化结果为：```y = [-1.4142 -0.7071 0 0.7071 1.4142]```除了以上介绍的两种常用的归一化方法，Matlab还提供了许多其他的归一化处理函数和工具箱，用于处理不同类型的数据。

关于神经网络(matlab)归一化的整理

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。

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语句的语法格式是：[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。

MATLAB中的数据归一化和标准化

MATLAB中的数据归一化和标准化数据是现代社会中不可或缺的一部分，而随着科技的发展，获取和处理大量数据已变得越来越重要。

在数据分析和机器学习领域，数据的归一化和标准化是一项关键的预处理步骤，有助于提高模型的稳定性和准确性。

在本文中，我们将探讨MATLAB中的数据归一化和标准化方法以及它们的应用。

一、数据归一化数据归一化是将数据映射到特定的范围内，通常是[0, 1]或[-1, 1]。

这样可以消除不同数据之间的量纲差异，使数据具有相同的尺度。

在MATLAB中，常用的数据归一化方法有最大-最小归一化和Z-Score归一化。

1. 最大-最小归一化最大-最小归一化是将数据线性映射到指定的范围，常见的方法是通过以下公式实现：$$X_{\text{normalized}} = \frac{{X - X_{\text{min}}}}{{X_{\text{max}} -X_{\text{min}}}}$$其中，$X_{\text{min}}$和$X_{\text{max}}$分别是数据集中的最小值和最大值，$X$是原始数据。

这个方法适用于数据分布没有明显的异常值的情况，可以保留原始数据的分布特征。

在MATLAB中，可以使用`mapminmax`函数来实现最大-最小归一化。

2. Z-Score归一化Z-Score归一化是通过计算数据与其均值之间的差异来尺度化数据。

具体而言，它通过以下公式实现：$$X_{\text{normalized}} = \frac{{X - \mu}}{{\sigma}}$$其中，$\mu$是数据的平均值，$\sigma$是数据的标准差。

Z-Score归一化适用于数据分布存在异常值的情况，可以有效地消除异常值对数据分布的影响。

在MATLAB中，可以使用`zscore`函数来实现Z-Score归一化。

二、数据标准化数据标准化是将数据转换为具有均值为0和方差为1的分布。

与数据归一化不同，数据标准化不会改变数据的范围，而是消除数据之间的偏差。

Matlab与数据归一化处理

Matlab与数据归一化处理【一】数据为什么要归一化首先先说一个概念，叫做奇异样本数据，所谓奇异样本数据，指的是相对于其它输入样本特别大或特别小的样本数据。

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。

奇异样本数据的存在，能够引起计算时间增加，并可能引起计算结果无法收敛，所以，在数据计算之前，最好先进行数据归一化处理，若不存在奇异样本数据，则不需要事先归一化。

数据归一化化，就是要把你需要处理的数据通过某种算法处理后，将得到的数据限制在你需要的、特定的范围内。

这样做的目的，首先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。

进行归一化【二】如何】如何进行归一化应该将样本数据和测试数据放在一起归一化。

例如，神经网络训练的时候，应该考虑极值情况，即归一化的时候要考虑你所需要识别参数的极值，以极值作分母，这样可能效果更好一点。

【三】Matlab中数据归一化的公式假设有数据{}jd d=。

在matlab7.5里面，用于归一化的方法共有三种：（1）正常数据的归一化，调用命令mapminmax注：在Matlab7.1及以下版本，使用命令premnmx进行数据归一化，Matlab7.5软件包中换成mapminmax命令。

（2）含有缺失数据的归一化，调用命令fixunknowns（3）用matlab语言自己编程。

①正常数据的归一化mapminmax假设数据{}j d d=归一化后为{}**jd d =，在Matlab 中计算公式如下：()mi n *max mi n mi nmax mi nj j d d d y y y d d −=−⋅+−其中，max min y y 、是人为指定的下界与上界（Matlab 默认11max min =−=y y 、），max min d d 、是数据样本的最小值与最大值，并且，*min max j y d y ≤≤。

关于神经网络(matlab)归一化

关于神经网络（matlab）归一化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.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。

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。

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。

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。

mint 和maxt分别为T的最小值和最大值。

matlab归一化

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;和for i=1:27p(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0.1-0.92、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/PImatlab中的归一化处理有三种方法1. premnmx、postmnmx、tramnmx关于用premnmx语句进行归一化：premnmx语句的语法格式是：[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。

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。

下面介绍tramnmx函数：[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。

MATLAB中的数据聚合与汇总技巧

MATLAB中的数据聚合与汇总技巧在现代数据分析和处理中，数据聚合和汇总是非常重要的技术。

而在MATLAB中，有许多强大的工具和函数可供我们实现这些操作。

本文将介绍一些在MATLAB中使用的数据聚合和汇总技巧，以帮助读者更好地处理和分析数据。

1. 数据聚合方法1.1 求和（sum）求和是最基本且常用的数据聚合方法之一。

在MATLAB中，我们可以使用sum函数来实现对向量或矩阵中元素的求和。

例如，假设有一个包含一组数值的向量x，我们可以使用sum(x)来计算其总和。

1.2 均值（mean）求均值是另一种常见的数据聚合方法。

MATLAB中的mean函数可以用于计算向量或矩阵中元素的平均值。

与sum函数类似，我们可以使用mean(x)来计算向量x的平均值。

1.3 中位数（median）中位数是数据中的一个特殊值，它将一组数据分为相等的两部分。

在MATLAB中，我们可以使用median函数来计算向量或矩阵中元素的中位数。

例如，如果有一个向量y，我们可以使用median(y)来计算其中位数。

1.4 最大值和最小值（max和min）计算数据的最大值和最小值也是常见的数据聚合方法。

在MATLAB中，我们可以使用max和min函数来分别计算向量或矩阵中元素的最大值和最小值。

例如，假设有一个向量z，我们可以使用max(z)和min(z)来分别计算其最大值和最小值。

2. 数据汇总技巧2.1 分组统计在实际数据分析中，我们经常需要按照某个特定的属性对数据进行分组统计。

在MATLAB中，我们可以使用groupsummary函数来实现这一操作。

对于一个包含多个属性的表格数据，groupsummary函数可以根据指定的属性对数据进行分组并计算每个组的统计量。

例如，如果有一个表格数据T，其中包含属性A和B，我们可以使用groupsummary(T,'A','sum','B')来按照属性A进行分组，并对属性B进行求和统计。

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：```matlabfunction 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：```matlabfunction normalized_data = zscore_normalize(data)mean_val = mean(data);std_val = std(data);normalized_data = (data - mean_val) ./ std_val;end```3. Decimal Scaling归一化方法：Decimal Scaling归一化是一种将数据映射到[-1,1]区间内的方法。

它通过将数据除以其最大的绝对值，来将数据映射到[-1,1]区间。

以下是在MATLAB中实现Decimal Scaling归一化的代码示例：```matlabfunction normalized_data = decimal_scaling_normalize(data)max_abs = max(abs(data));normalized_data = data ./ max_abs;end```以上是常见的几种归一化方法在MATLAB中的实现。

matlab中多目标优化的子目标minmax归一化处理 -回复

matlab中多目标优化的子目标minmax归一化处理-回复如何在MATLAB 中对多目标优化问题中的子目标进行min-max 归一化处理介绍：多目标优化是指在有多个相互矛盾的优化目标的情况下，同时优化这些目标，以找到最优解。

子目标是多目标优化问题中的每个个体目标。

在多目标优化问题中，目标函数往往具有不同的量纲和范围。

为了保证每个子目标对最终结果的影响相对均衡，使用归一化技术是很重要的。

Min-Max 归一化是常用的一种技术，它将数据映射到指定的区间内，通常是0 到1 之间。

在MATLAB 中，可以使用以下步骤对多目标优化问题中的子目标进行min-max 归一化处理。

步骤一：准备数据首先，准备多目标优化问题中的子目标数据。

将每个子目标的数据存储在一个n×m 的矩阵中，其中n 是样本的数量，m 是子目标的数量。

假设我们有三个子目标：matlabsubobjective_data = [subobjective1_data, subobjective2_data, subobjective3_data];步骤二：计算各子目标的最大值和最小值使用MATLAB 的`max` 和`min` 函数，分别计算每个子目标的最大值和最小值。

matlabmin_values = min(subobjective_data);max_values = max(subobjective_data);步骤三：进行min-max 归一化处理使用以下公式对子目标数据进行min-max 归一化处理：matlabnormalized_data = (subobjective_data - min_values) ./ (max_values - min_values);这将把所有子目标的数据映射到0 到1 的区间内。

步骤四：反归一化处理（可选）如果需要将归一化后的数据还原到原始数据范围内，可以使用以下公式进行反归一化处理：matlaboriginal_data = normalized_data .* (max_values - min_values) + min_values;这将得到原始范围的子目标数据。

数据归一化的Matlab实现

数据归一化汇总============外一篇有关mapminmax的用法详解byfaruto==================================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)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 1.0000ps =name: 'mapminmax'xrows: 1xmax: 4xmin: 1xrange: 3yrows: 1ymax: 1ymin: -1yrange: 2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?AlgorithmIt 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;∙[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 1.0000ps =name: 'mapminmax'xrows: 1xmax: 4xmin: 1xrange: 3yrows: 1ymax: 1ymin: 0yrange: 1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 = 1.66667y2(2) = 2(2-1)/(4-1)+(-1) = -1/3 = -0.3333y2(3) = 2(3-1)/(4-1)+(-1) = 1/3 = 0.3333X = 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此时又得到了原来的x1(xtt = x1);=================================Matlab 数字归一化问题(by yingzhilian)/viewthread.php?tid=26409&extra=page%3D1&sid=Xs3tJ M-------------------------------------------------------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。

[MATLAB数据归一化汇总（最全面的教程）

[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‎:1.[Y,PS] = mapmi‎n max(X)2.[Y,PS] = mapmi‎n max(X,FP)3.Y = mapmi‎n max('apply‎',X,PS)4.X = mapmi‎n max('rever‎s e',Y,PS)复制代码用实例来讲‎解,测试数据1.x1 = [1 2 4], x2 = [5 2 3];2.>> [y,ps] = mapmi‎n max(x1)3.y =4. -1.0000 -0.3333 1.00005.6.ps =7. name: 'mapmi‎n max'8. xrows‎: 19. xmax: 410. xmin: 111. xrang‎e: 312. yrows‎: 113. ymax: 114. ymin: -115. yrang‎e: 2复制代码其中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?1.Algor‎i thm2.It is assum‎e d that X has only finit‎e real value‎s, and that the eleme‎n ts of each row are not all equal‎.3.4. * y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin;复制代码* [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a‎l gori‎t hm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:1.>>[y,ps] = mapmi‎n max(x1)2.>> ps.ymin = 0;3.>> [y,ps] = mapmi‎n max(x1,ps)4.y =5. 0 0.3333 1.00006.7.ps =8. name: 'mapmi‎n max'9. xrows‎: 110. xmax: 411. xmin: 112. xrang‎e: 313. yrows‎: 114. ymax: 115. ymin: 016. yrang‎e: 1复制代码则此时的映‎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‎:1.>> [y1,ps] = mapmi‎n max(x1);2.>> y2 = mapmi‎n max('apply‎',x2,ps)3.y2 =4. 1.6667 -0.3333 0.3333复制代码即对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.1.y2(1) = 2(5-1)/(4-1)+(-1) = 5/3 = 1+2/3 = 1.66667‎2.y2(2) = 2(2-1)/(4-1)+(-1) = -1/3 = -0.33333.y2(3) = 2(3-1)/(4-1)+(-1) = 1/3 = 0.3333复制代码X = mapmi‎n max('rever‎s e',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:1.>> [y1,ps] = mapmi‎n max(x1);2.>> xtt = mapmi‎n max('rever‎s e',y1,ps)3.xtt =4. 1 2 4复制代码此时又得到‎了原来的x‎1(xtt = x1);=================================Matla‎b数字归一化‎问题(by yingz‎h ilia‎n)http://www.ilove‎m atla‎/viewt‎h ... %3D1&sid=Xs3tJ‎M-------------------------------------------------------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。

matlab归一化

这个可以归一到0.1-0.92、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。

下面介绍tramnmx函数：[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。

matlab 倒数和归一化

matlab 倒数和归一化
在MATLAB中，倒数和归一化是常见的数学运算。

倒数是指一个数的倒数，即1除以这个数。

在MATLAB中，可以使用reciprocal 函数来计算数组中每个元素的倒数。

例如，如果有一个数组A，可以使用B = reciprocal(A)来计算A中每个元素的倒数，并将结果存储在数组B中。

另外，归一化是指将数据按照一定的比例缩放，使其数值范围映射到指定的区间内。

在MATLAB中，可以使用normalize函数对数据进行归一化处理。

该函数可以将数据缩放到0到1的范围内，也可以按照其他指定的范围进行缩放。

例如，可以使用B = normalize(A)来将数组A中的数据归一化到0到1的范围内。

除了使用内置函数，还可以通过编写自定义的函数来实现倒数和归一化操作。

对于倒数操作，可以编写一个函数来循环遍历数组中的每个元素，然后计算其倒数并存储到新的数组中。

对于归一化操作，可以编写一个函数来计算数组中的最大值和最小值，然后按照指定的比例对数据进行缩放。

总之，在MATLAB中，倒数和归一化是常见的数学运算，可以通
过内置函数或自定义函数来实现。

这些操作对于数据处理和分析非常有用，可以帮助我们更好地理解和利用数据。

希望这些信息能够帮助你更好地理解MATLAB中的倒数和归一化操作。

归一化处理的目的和意义及其MATLAB方法

归一化处理的目的和意义及其MATLAB方法1.提高数据的可比性：归一化处理可以将具有不同单位和量纲的数据统一到相同的数值范围内，使得不同指标之间可以进行比较和综合分析，消除了由于数据量纲不同而导致的误差。

2.提高模型的收敛速度：对于涉及到距离计算的机器学习算法，如K 均值聚类和支持向量机等，归一化后的数据可以加速算法的收敛过程，提高模型的训练效率。

3.减少特征权重的偏差：在特征选择和特征降维的过程中，归一化处理可以减少不同特征的权重偏差，保证特征对模型的贡献度一致，避免一些特征对模型结果的干扰。

归一化处理常用的方法包括线性归一化和非线性归一化。

其中，线性归一化将原始数据通过线性函数转化为[0,1]之间的数值，非线性归一化则通过其中一种非线性函数进行转化，常见的有正态分布归一化、噪声归一化和标准差归一化等。

在MATLAB中，可以使用以下方法实现归一化处理：1. 最大最小值归一化（线性归一化）：假设原始数据为X，最小值为minX，最大值为maxX，则进行最大最小值归一化的公式为：newX = (X - minX) / (maxX - minX)2. 正态分布归一化：假设原始数据为X，均值为meanX，标准差为stdX，则进行正态分布归一化的公式为：newX = (X - meanX) / stdX3.噪声归一化：将原始数据的均值设为0，方差设为14. 标准差归一化：假设原始数据为X，均值为meanX，标准差为stdX，则进行标准差归一化的公式为：newX = (X - meanX) / stdX需要注意的是，在进行归一化处理时，需要保留原始数据的最大值、最小值、均值和标准差等参数，以便在后续使用过程中进行逆归一化操作。

总之，归一化处理在数据预处理中具有重要的意义，可以提高数据的可比性、模型的收敛速度和特征权重的偏差，并能够提升数据分析和模型训练的效果。

MATLAB提供了多种方法实现归一化处理，可以根据实际需求选择适合的方法进行处理。

归一化汇总

数据归一化汇总=================================Matlab数字归一化问题(by yingzhilian)/viewthread.php?tid=26409&extra=page%3D1&sid=Xs3tJM-------------------------------------------------------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（2）prestd、poststd、trastd（3）是用matlab语言自己编程。

premnmx指的是归一到[－11],prestd归一到单位方差和零均值。

（3）关于自己编程一般是归一到[0.10.9]。

具体用法见下面实例。

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=[0.110.150.320.4530;0.130.240.270.2545];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。

具体举例：close allclearecho onclc%BP建模%原始数据归一化m_data=[1047.921047.830.390.391.035005075;1047.831047.680.390.401.034524912;1047.681047.520.400.411.034044749;1047.521047.270.410.421.033564586;1047.271047.410.420.431.033084423;1046.731046.741.701.800.7527332465;1046.741046.821.801.780.7524192185;1046.821046.731.781.750.7521051905;1046.731046.481.751.850.7017911625;1046.481046.031.851.820.7014771345;1046.031045.331.821.680.7011631065;1045.331044.951.681.710.70849785;1044.951045.211.711.720.70533508;1045.211045.641.721.700.70567526;1045.641045.441.701.690.70601544;1045.441045.781.691.690.70635562;1045.781046.201.691.520.75667580];%定义网络输入p和期望输出tpauseclcp1=m_data(:,1:5);t1=m_data(:,6:7);p=p1';t=t1';[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t)%设置网络隐单元的神经元数(5~30验证后5个最好）n=5;%建立相应的BP网络pauseclcnet=newff(minmax(pn),[n,2],{'tansig','purelin'},'traingdm'); inputWeights=net.IW{1,1};inputbias=net.b{1};layerWeights=net.IW{1,1};layerbias=net.b{2};pauseclc%训练网络net.trainParam.show=50;net.trainParam.lr=0.05;net.trainParam.mc=0.9;net.trainParam.epochs=200000;net.trainParam.goal=1e-3;pauseclc%调用TRAINGDM算法训练BP网络net=train(net,pn,tn);%对BP网络进行仿真A=sim(net,pn);E=A-tn;M=sse(E)N=mse(E)pauseclcp2=[1046.201046.051.521.5380.75;1046.051046.851.5381.5100.75;1046.851046.601.5101.4080.75;1046.601046.771.4081.4030.75;1046.771047.181.4031.3190.75];p2=p2';p2n=tramnmx(p2,minp,maxp);a2n=sim(net,p2n);a2=postmnmx(a2n,mint,maxt)echo offpauseclc程序说明：所用样本数据（见m_data）包括输入和输出数据，都先进行归一化，还有一个问题就是你要进行预测的样本数据(见本例p2)在进行仿真前，必须要用tramnmx函数进行事先归一化处理，然后才能用于预测，最后的仿真结果要用postmnmx进行反归一，这时的输出数据才是您所需要的预测结果。