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matlab数据归一化处理方法
matlab
怎么对
数据
进行行
归一化
或列归一化?
答:
MATLAB中对数据进行行归一化或列归一化的步骤如下:行归一化:先对每一列求和
,然后生成一个以向量v为对角的对角矩阵D,最后用D的逆矩阵乘以原矩阵a。列归一化:先对每一行求和,然后生成一个以向量v为对角的对角矩阵D,最后用原矩阵a乘以D的逆矩阵。
matlab
怎么对
数据
进行
归一化
?
答:
1、首先打开电脑上的“matlab”软件,主界面如下图所示,在命令行输入代码即可运行。2、
matlab的归一化
函数为mapminmax,此处以A=[100 200 300 400 500]为例,使用mapminmax函数进行归一化,调用格式为[A1,PS]=mapminmax(A)。A1为归一化后的
数值
。3、归一化函数的对应关系为y=(ymax-ymin)*(x-xmi...
在线等
matlab的
BP神经网络预测问题?
答:
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,:)));...
如何用
matlab中
的子图法把两个图片的尺寸
归一化
答:
1. premnmx、postmnmx、tramnmx 2. restd、poststd、trastd 3. 自己编程 (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...
matlab中
如何进行
数据
中心
化处理
答:
1.首先,打开计算机上的“ matlab”软件,主界面如下图所示,可以通过在命令行中输入代码来运行。2.
matlab的归一化
功能是mapminmax。这里,以A = [100 200 300 400 500]为例,将mapminmax函数用于归一化,调用格式为[A1,PS] = mapminmax(A)。 A1是归一化值。3.归一化函数的对应关系为y...
MATLAB
归一化
函数用法以及实例
答:
A1=[-1.0000 -0.3333 0.3333 1.0000],那么我们要反
归一化
得到原来的值,怎么
处理
呢? 在
MATLAB
主窗口输入如下命令: A2= mapminmax('reverse',A1,PS) 回车 我们可以看到A2=[100 200 300 400]=A,成功的进行了反归一化。
如何用
matlab
将矩阵按列
归一化
答:
在模式识别和机器学习的
数据
预
处理
过程中,对数据集按行或者按列进行L2范数归一化是一种常见的
归一化方式
,因此本文将介绍对向量进行L2范数归一化的原理和
方法
,并给出相关的
Matlab
源代码,供后学者作为基础知识参考使用。由此,我们可以很块的写出最简单的
matlab
源代码如下:首先按行归一化:Examples A=[...
matlab
矩阵怎么
归一化
答:
按行
归一化
:Examples A=[3 4;5 12];[m n] = size(A);normalize each row to unit for i = 1:m A(i,:)=A(i,:)/norm(A(i,:));end 按列归一化:normalize each column to unit A=[3 4;5 12];for i = 1:n A(:,i)=A(:,i)/norm(A(:,i));end ...
Matlab
如何把每一列
数据归一化
在0到1之间?是每一列?
答:
那么可以直接用mapminmax实现,只需要注意做两次转置就行了:[A_normalized_transposd, PS] = mapminmax(A.', 0, 1);A_normalized = A_normalized_transposd.';A_normalized就是A每列的
归一化
结果,每列最小的数对应0,最大的数对应1。对mapminmax有什么问题可以直接在
MATLAB
里看它的help文档。
有个矩阵,如何运用
MATLAB
软件进行行
归一化
和列归一化?
答:
第一行的
数据
是不是有点小问题?行
归一化
:求出每行元素的和利用该元素除以该行元素的和即为归一化,逐个元素求值就可以了。列的归一化也一样;各行各列的求和用sum(A),元素归一用for
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