关于神经网络(matlab)归一化的整理
matlab数据归一化汇总
M=sse(E)
N=mse(E)
pause
clc
p2=[1046.20 1046.05 1.52 1.538 0.75;
1046.05 1046.85 1.538 1.510 0.75;
1046.85 1046.60 1.510 1.408 0.75;
1046.60 1046.77 1.408 1.403 0.75;
（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[－1 1],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[0.1 0.9] 。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。
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
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;
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 Y = [5 6; 9 8; 10 14]; mu = mean(Y); sigma = std(Y); Y_norm = (Y - mu) ./ sigma; ```其中，`mu` 表示 Y 矩阵的均值，`sigma` 表示 Y 矩阵的标准差。
BP神经网络的Matlab语法要点
1. 数据预处理在训练神经网络前一般需要对数据进行预处理，一种重要的预处理手段是归一化处理。
下面简要介绍归一化处理的原理与方法。
(1) 什么是归一化？数据归一化，就是将数据映射到[0,1]或[-1,1]区间或更小的区间，比如(0.1,0.9) 。
(2) 为什么要归一化处理？<1>输入数据的单位不一样，有些数据的范围可能特别大，导致的结果是神经网络收敛慢、训练时间长。
<2>数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏大，而数据范围小的输入作用就可能会偏小。
<3>由于神经网络输出层的激活函数的值域是有限制的，因此需要将网络训练的目标数据映射到激活函数的值域。
例如神经网络的输出层若采用S形激活函数，由于S形函数的值域限制在(0,1)，也就是说神经网络的输出只能限制在(0,1)，所以训练数据的输出就要归一化到[0,1]区间。
<4>S形激活函数在(0,1)区间以外区域很平缓，区分度太小。
例如S形函数f(X)在参数a=1时，f(100)与f(5)只相差0.0067。
(3) 归一化算法一种简单而快速的归一化算法是线性转换算法。
线性转换算法常见有两种形式：<1>y = ( x - min )/( max - min )其中min为x的最小值，max为x的最大值，输入向量为x，归一化后的输出向量为y 。
上式将数据归一化到[ 0 , 1 ]区间，当激活函数采用S形函数时（值域为(0,1)）时这条式子适用。
<2>y = 2 * ( x - min ) / ( max - min ) - 1这条公式将数据归一化到[ -1 , 1 ] 区间。
当激活函数采用双极S形函数（值域为(-1,1)）时这条式子适用。
(4) Matlab数据归一化处理函数Matlab中归一化处理数据可以采用premnmx ，postmnmx ，tramnmx 这3个函数。
<1> premnmx语法：[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t)参数：pn：p矩阵按行归一化后的矩阵minp，maxp：p矩阵每一行的最小值，最大值tn：t矩阵按行归一化后的矩阵mint，maxt：t矩阵每一行的最小值，最大值作用：将矩阵p，t归一化到[-1,1] ，主要用于归一化处理训练数据集。
matlab 数据归一化
matlab 数据归一化在Matlab中，可以通过多种方法实现数据归一化，下面介绍两种常用的方法。
方法一：最小-最大归一化最小-最大归一化是将数据映射到指定的范围内，一般是0到1之间。
具体步骤如下：1. 找到数据的最小值和最大值。
假设数据存储在向量x中，则最小值为min(x)，最大值为max(x)。
2. 将每个数据点减去最小值，然后除以最大值和最小值的差。
可以使用MATLAB的向量化运算来实现这一步骤。
归一化后的数据存储在向量x_norm中。
3. 归一化后的数据位于0到1之间。
以下是一个示例代码：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5]; % 原始数据x_min = min(x);x_max = max(x);x_norm = (x - x_min) / (x_max - x_min);```方法二：标准化标准化是将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。
具体步骤如下：1. 计算数据的均值和标准差。
假设数据存储在向量x中，则均值为mean(x)，标准差为std(x)。
2. 将每个数据点减去均值，然后除以标准差。
可以使用MATLAB的向量化运算来实现这一步骤。
标准化后的数据存储在向量x_norm中。
3. 标准化后的数据的均值接近0，标准差接近1。
以下是一个示例代码：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5]; % 原始数据x_mean = mean(x);x_std = std(x);x_norm = (x - x_mean) / x_std;```这两种方法都可以实现数据归一化，选择哪种方法取决于具体情况和需求。
如何解决神经网络中的归一化问题
如何解决神经网络中的归一化问题神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，它能够通过学习和训练来识别和处理各种复杂的模式。
然而，在神经网络的训练过程中，经常会遇到归一化问题，这是一个需要解决的关键问题。
归一化是指将数据映射到一个特定的范围，以便更好地进行处理和比较。
在神经网络中，归一化可以帮助提高训练的效果和网络的性能。
但是，如何解决神经网络中的归一化问题呢？首先，我们可以使用标准化方法来解决归一化问题。
标准化是一种将数据映射到均值为0，方差为1的分布上的方法。
通过标准化，可以使得数据的分布更加平均，从而降低了网络的训练难度。
在实际应用中，可以使用一些常用的标准化方法，如Z-Score标准化和Min-Max标准化等。
其次，我们可以使用批归一化方法来解决归一化问题。
批归一化是一种在神经网络中广泛应用的技术，它通过对每一层的输入进行归一化来提高网络的性能。
批归一化可以使得网络的训练更加稳定，减少了梯度消失和梯度爆炸的问题。
同时，批归一化还可以加速网络的训练过程，提高了网络的收敛速度。
另外，我们还可以使用局部响应归一化方法来解决归一化问题。
局部响应归一化是一种在卷积神经网络中常用的归一化方法，它通过对每个神经元的输出进行归一化来提高网络的性能。
局部响应归一化可以增强网络的鲁棒性，提高网络对输入的响应能力。
在实际应用中，可以根据具体的问题选择不同的局部响应归一化方法，如LRN和BN等。
此外，我们还可以使用自适应归一化方法来解决归一化问题。
自适应归一化是一种根据数据的分布来动态调整归一化参数的方法。
通过自适应归一化，可以使得网络对不同分布的数据都能够进行有效的归一化。
在实际应用中，可以使用一些常见的自适应归一化方法，如AdaBN和AdaIN等。
综上所述，解决神经网络中的归一化问题是一个非常重要的任务。
通过合理选择和应用不同的归一化方法，可以提高网络的性能和训练的效果。
在实际应用中，我们可以根据具体的问题和数据特点选择合适的归一化方法，并结合其他优化技术来进一步提升网络的性能。
关于神经网络归一化的方法
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-MinVal ue)/(MaxVal ue-MinVal ue)说明：x、y分别为转换前、后的值，MaxVal ue、MinVal ue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sigmo id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pre mnmx语句进行归一化：premnm x语句的语法格式是：[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnm x(P,T)其中P，T分别为原始输入和输出数据，minp和m axp分别为P中的最小值和最大值。
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。
MATLAB数据预处理-归一化-mapminmax
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('reverse',Y,PS)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。
x=[2,3,4,5,6;7,8,9,10,11];mapminmax(x,0,1)fp.ymin=0;fp.ymax=1;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);yy=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：[mtrain,ntrain]=size(train);[mtest,ntest]=size(test);dataset=[train;test];[dataset_scale,ps]=mapminmax(dataset',0,1);train=dataset_scale(1:mtrain,:);test=dataset_scale((mtrain+1):(mtrain+mtest),:);对于4式，是预处理之后的数据进⾏反转得到原始数据x=[2,3,4,5,6;7,8,9,10,11];y=[2,3;4,5];[xx,ps]=mapminmax(x,0,1);yy=mapminmax('apply',y,ps);y=mapminmax('reverse',yy,ps)。
神经网络中的批量归一化技巧与应用(Ⅰ)
神经网络中的批量归一化技巧与应用神经网络是一种人工智能技术，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
然而，神经网络在训练过程中面临着一些问题，例如梯度消失、梯度爆炸和训练收敛速度慢等。
为了解决这些问题，批量归一化技巧应运而生，它在神经网络的训练中发挥着重要作用。
首先，让我们了解一下批量归一化的基本原理。
在神经网络中，每一层的输入数据经过权重和偏置的线性变换后，再经过激活函数进行非线性变换。
批量归一化就是在这个过程中对每一层的输入数据进行标准化，使其均值为0，方差为1。
这样做的好处是可以加速神经网络的收敛速度，提高网络的训练稳定性，减少过拟合。
批量归一化技巧的应用非常广泛。
在图像识别领域，批量归一化可以加速卷积神经网络的训练速度，提高模型的准确率。
在语音识别领域，批量归一化可以改善循环神经网络的训练效果，提高模型的泛化能力。
在自然语言处理领域，批量归一化可以加速递归神经网络的训练收敛速度，提高模型的泛化能力。
除了在神经网络的训练过程中起到优化作用之外，批量归一化还可以提高神经网络的鲁棒性。
在实际应用中，数据的分布可能会发生变化，如果神经网络没有经过批量归一化处理，就很容易受到数据分布的影响，导致模型的性能下降。
而经过批量归一化处理的神经网络可以更好地适应数据分布的变化，提高模型的鲁棒性。
在实际应用中，批量归一化技巧也存在一些问题。
例如，在模型的训练过程中，批量归一化需要对每个批次的数据进行统计，这会增加计算量。
另外，批量归一化可能会导致模型的收敛速度变慢，尤其是在小数据集上的训练中。
因此，在实际应用中需要根据具体情况来决定是否使用批量归一化技巧。
总的来说，批量归一化技巧是一种非常重要的神经网络优化技术，它可以加速神经网络的训练收敛速度，提高模型的泛化能力，增强模型的鲁棒性。
然而，在实际应用中需要权衡其优缺点，选择合适的方法来优化神经网络模型。
相信随着人工智能技术的不断发展，批量归一化技巧将会得到更广泛的应用和进一步的改进。
matlab 数据归一化
matlab 数据归一化
（实用版）
目录
1.MATLAB 数据归一化的概念和原理
2.MATLAB 数据归一化的方法
3.MATLAB 数据归一化的应用实例
4.总结
正文
一、MATLAB 数据归一化的概念和原理
数据归一化是一种常用的数据预处理方法，其主要目的是将不同特征之间的数据分布进行统一，使得各个特征之间的数据具有相同的尺度。
在MATLAB 中，数据归一化可以使得输入数据在特定区间内，例如 [0,1] 或者 [-1,1] 等。
数据归一化可以提高算法的性能，特别是在神经网络和深度学习领域。
二、MATLAB 数据归一化的方法
MATLAB 提供了多种数据归一化的方法，主要包括以下几种：
1.线性变换：通过一个线性方程将原始数据映射到指定区间，例如将数据映射到 [0,1] 区间。
2.对数变换：通过取数据的对数，使得数据满足正态分布，然后将对数数据进行线性变换，最后再取反得到归一化后的数据。
3.指数变换：通过指数函数将数据映射到指定区间。
4.非线性变换：通过一个非线性方程将原始数据映射到指定区间。
三、MATLAB 数据归一化的应用实例
假设有一个二维的数据集，其中第一维表示不同样本，第二维表示不
同特征。
我们以第一维数据为例，对其进行归一化处理。
1.输入数据：X = [1, 2, 3, 4, 5; 6, 7, 8, 9, 10]; 11, 12, 13, 14, 15]。
2.使用 MATLAB 进行线性变换归一化：X_normalized = (X - min(X)) / (max(X) - min(X))。
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);以上就是Matlab常用数据归一化方法。
Matlab数据归一化可以消除原始数据的影响，使得各项数据之间都有一定的可比性，有助于分析和比较。
神经网络数据归一化总结
神经网络数据归一化汇总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?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;∙[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.p hp?tid=26409&extra=page%3D1&sid=Xs3 tJM-------------------------------------------------------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图像处理归一化
matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化一、为什么归一化1.基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响。
也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击，它能够找出图像中的那些不变量，从而得知这些图像原本就是一样的或者一个系列的。
因为我们这次的图片有好多都是一个系列的，所以老师把这个也作为我研究的一个方向。
我们主要要通过归一化减小医学图片由于光线不均匀造成的干扰。
里图像数据有时候必须是浮点型才能处理，而图像数据本身是0-255的UNIT型数据所以需要归一化，转换到0-1之间。
3.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。
目的是为了：(1).避免具有不同物理意义和量纲的输入变量不能平等使用(2).bp中常采用sigmoid函数作为转移函数，归一化能够防止净输入绝对值过大引起的神经元输出饱和现象(3).保证输出数据中数值小的不被吞食3.神经网络中归一化的原因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[ ]就要比用[1 0 0]要好。
matlab 数据归一化
matlab 数据归一化【原创实用版】目录一、什么是数据归一化二、MATLAB 中的数据归一化方法1.线性函数转换2.对数函数转换3.反余切函数转换三、如何使用 MATLAB 实现数据归一化1.创建自定义函数2.使用标准化/归一化函数四、数据归一化的优点五、总结正文一、什么是数据归一化数据归一化是一种将数据映射到特定区间（通常是 [0,1] 或 [-1,1]）的过程，以确保不同特征之间的值在同一尺度上。
这有助于提高模型的性能，特别是在处理不同尺度的特征时。
二、MATLAB 中的数据归一化方法在 MATLAB 中，有多种方法可以实现数据归一化。
以下是三种常见的方法：1.线性函数转换：通过将数据减去最小值并除以最大值和最小值之差，将数据映射到 [0,1] 区间。
```matlaby = (x - min(x)) / (max(x) - min(x))```2.对数函数转换：使用以 10 为底的对数函数将数据映射到 [0,1] 区间。
```matlaby = log10(x)```3.反余切函数转换：使用反正切函数将数据映射到 [-1,1] 区间。
```matlaby = atan(x) / PI * 2```三、如何使用 MATLAB 实现数据归一化要使用 MATLAB 实现数据归一化，可以创建一个自定义函数，然后将原始数据传递给该函数。
以下是一个示例：```matlab% 自定义函数function y = my_normalize(x)y = (x - min(x)) / (max(x) - min(x))end% 原始数据x = [1, 2, 3, 4, 5];% 归一化数据y = my_normalize(x)```四、数据归一化的优点数据归一化可以提高模型的性能，特别是在处理不同尺度的特征时。
它可以使不同特征之间的值在同一尺度上，从而减少模型学习过程中的误差。
五、总结数据归一化是一种将数据映射到特定区间的过程，以确保不同特征之间的值在同一尺度上。
BP神经网络的Matlab语法介绍
1.数据预办理在训练神经网络前一般需要对数据进行预办理，一种重要的预办理手段是归一化办理。
下边简要介绍归一化办理的原理与方法。
(1)什么是归一化？数据归一化，就是将数据映照到[0,1] 或[-1,1]区间或更小的区间，比方(0.1,0.9)。
(2)为何要归一化办理？<1> 输入数据的单位不一样样，有些数据的范围可能特别大，以致的结果是神经网络收敛慢、训练时间长。
<2> 数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏大，而数据范围小的输入作用即可能会偏小。
<3> 因为神经网络输出层的激活函数的值域是有限制的，所以需要将网络训练的目标数据映照到激活函数的值域。
比方神经网络的输出层若采纳 S 形激活函数，因为 S 形函数的值域限制在 (0,1) ，也就是说神经网络的输出只好限制在(0,1) ，所以训练数据的输出就要归一化到[0,1]区间。
<4>S 形激活函数在 (0,1) 区间之外处域很缓和，划分度太小。
比方 S 形函数 f(X) 在参数 a=1 时， f(100) 与 f(5) 只相差 0.0067 。
(3)归一化算法一种简单而快速的归一化算法是线性变换算法。
线性变换算法常有有两种形式：<1>y = ( x - min )/( max - min )此中 min 为 x 的最小值， max 为 x 的最大值，输入向量为 x ，归一化后的输出向量为 y 。
上式将数据归一化到 [ 0 , 1 ] 区间，当激活函数采纳 S 形函数时（值域为 (0,1) ）时这条式子合用。
<2>y = 2 * ( x - min ) / ( max - min ) - 1这条公式将数据归一化到[-1,1]数（值域为 (-1,1)）时这条式子合用。
区间。
当激活函数采纳双极S 形函(4) MatlabMatlab tramnmx数据归一化办理函数中归一化办理数据可以采纳这 3 个函数。
matlab 数据归一化
matlab 数据归一化摘要：1.归一化的概念和意义2.Matlab 中的归一化函数3.归一化方法的实际应用4.总结正文：1.归一化的概念和意义归一化（Normalization）是数据处理中的一种重要操作，主要用于消除不同特征之间量纲和数值大小对模型性能的影响。
在机器学习和深度学习等领域，特征归一化是非常关键的一步，可以提高模型的收敛速度和精度。
归一化的方法主要有线性归一化和非线性归一化。
2.Matlab 中的归一化函数在Matlab 中，有多个内置函数可以实现归一化操作。
其中，常用的归一化函数有两个：`normalize`和`minmax`。
`normalize`函数用于将数据集的每个特征缩放到0 到1 之间。
该函数接受两个参数：输入数据矩阵`X`和缩放因子`factor`。
`factor`表示缩放的比例，可根据需要进行调整。
`minmax`函数则用于将数据集的每个特征缩放到指定的范围。
该函数接受三个参数：输入数据矩阵`X`、缩放后的最小值`min`和缩放后的最大值`max`。
通过这个函数，可以确保数据集中的每个特征都处于指定的范围，有利于后续的模型训练。
3.归一化方法的实际应用在实际应用中，归一化方法可以用于多种数据处理任务，例如：- 图像处理：在计算机视觉领域，归一化可以用于处理图像数据。
通过对图像像素值进行归一化，可以消除图像大小和亮度对模型性能的影响，提高模型泛化能力。
- 文本处理：在自然语言处理领域，对文本数据进行归一化处理，可以消除词汇量纲和文本长度对模型性能的影响。
- 数据降维：在机器学习任务中，对高维数据进行归一化处理，可以降低特征之间的相关性，有助于提取数据的内在结构，提高模型性能。
4.总结归一化是数据处理中非常关键的一步，可以消除特征之间量纲和数值大小对模型性能的影响。
Matlab 提供了丰富的归一化函数，方便用户对数据进行处理。
在Matlab中如何进行数据归一化处理
在Matlab中如何进行数据归一化处理数据归一化处理是数据预处理中十分重要的一环。
通过将数据映射到特定区间，可以消除不同特征之间的量级差异，提高数据处理和模型训练的准确性和稳定性。
在本文中，将探讨如何利用Matlab进行数据归一化处理。
一、为什么进行数据归一化处理在进行数据分析和建模时，常常会涉及到各种各样的特征。
这些特征可能来自不同的数据源，具有不同的量纲和取值范围。
如果直接使用这些原始数据进行分析和建模，将会导致结果的偏倚和不稳定。
而数据归一化处理可以将这些特征映射到相同或相似的尺度上，消除了量级差异，使得各个特征对结果的影响更加均衡。
二、常用的数据归一化方法在Matlab中，常用的数据归一化方法有：最大最小值归一化、Z-Score归一化和小数定标归一化。
1. 最大最小值归一化最大最小值归一化是将数据线性映射到[0,1]或任意指定的区间上。
假设特征的原始取值范围为[a,b]，则通过如下公式进行归一化处理：x' = (x - a) / (b - a)其中，x'为归一化后的数据，x为原始数据。
在Matlab中，可以使用如下代码实现最大最小值归一化：```matlabfunction x_norm = min_max_normalize(x)x_norm = (x - min(x)) / (max(x) - min(x));end```2. Z-Score归一化Z-Score归一化又称为标准差标准化，它将数据映射到均值为0，标准差为1的正态分布上。
通过如下公式进行归一化处理：x' = (x - mean(x)) / std(x)其中，x'为归一化后的数据，x为原始数据，mean(x)为均值，std(x)为标准差。
在Matlab中，可以使用如下代码实现Z-Score归一化：```matlabfunction x_norm = zscore_normalize(x)x_norm = (x - mean(x)) / std(x);end```3. 小数定标归一化小数定标归一化是通过数学定理，将数据映射到[-1,1]或[-0.5,0.5]的区间上。
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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。
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。
（by terry2008）
matlab中的归一化处理有三种方法
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
mapminmax 归一化
原文地址：有关mapminmax的用法详解作者：faruto
有关mapminmax的用法详解
============外一篇有关mapminmax的用法详解
by faruto==================================
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 1.0000
ps =
name: 'mapminmax'
xrows: 1
xmax: 4
xmin: 1
xrange: 3
yrows: 1
ymax: 1
ymin: -1
yrange: 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?
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;
[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
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 = 1.66667
y2(2) = 2(2-1)/(4-1)+(-1) = -1/3 = -0.3333
y2(3) = 2(3-1)/(4-1)+(-1) = 1/3 = 0.3333
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
此时又得到了原来的x1(xtt = x1);。