matlab归一化处理数据
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。
2.matlab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。
matlab数据归一化处理函数
matlab数据归一化处理函数
在Matlab中，可以使用`mapminmax`函数来进行数据归一化处理。
该函数可以将数据按照一定的规则进行缩放，将其转换为指定的范围内。
`mapminmax`函数的语法如下：
```
y = mapminmax(x, xmin, xmax)
```
其中，`x`表示待归一化的数据，可以是一维向量或矩阵；`xmin`和`xmax`表示要将`x`归一化到的范围，可以是一维向量或标量。
`mapminmax`函数使用下面的公式来进行归一化计算：
```
y = (x-min(x))*(xmax-xmin)/(max(x)-min(x)) + xmin
```
归一化后得到的结果`y`与原始数据`x`具有相同的大小和形状。
除了`mapminmax`函数，还有其他一些函数也可以进行数据归一化处理，比如`normalize`函数、`zscore`函数和`scaledata`函数。
`normalize`函数用于按列或按行对数据进行归一化，可以使用多种归一化方法，包括Z-score标准化、范围归一化和L2范数归一化等。
`zscore`函数用于对数据进行标准化处理，即将数据减去均值，再除以标准差。
这样处理后的数据均值为0，标准差为1
`scaledata`函数用于按列或按行对数据进行线性变换，将数据缩放到指定的范围内。
这些函数的具体用法可以参考Matlab的文档或使用`help`命令来查看函数的帮助信息。
数据归一化的Matlab实现
数据归一化的Matlab实现数据归一化是指将一组数据转化为统一的尺度范围。
在实际应用中，不同变量可能具有不同的取值范围，为了能够对这些变量进行比较、分析和处理，我们需要对数据进行归一化处理。
在Matlab中，可以使用以下方法实现数据归一化。
1.最大-最小归一化最大-最小归一化是将数据按照最大值和最小值进行线性变换的方法。
具体步骤如下：(1) 找到数据的最大值max和最小值min；(2)对每个数据值进行归一化处理，使用以下公式：归一化后的值=(原值-最小值)/(最大值-最小值)以下是一个最大-最小归一化的示例代码：```matlabdata = [1, 2, 3, 4, 5];min_value = min(data);max_value = max(data);normalized_data = (data - min_value) / (max_value -min_value);disp(normalized_data);```2. Z-score归一化Z-score归一化是通过计算数据的均值和标准差来进行归一化处理的方法。
具体步骤如下：(1) 计算数据的均值mean和标准差std；(2)对每个数据值进行归一化处理，使用以下公式：归一化后的值=(原值-均值)/标准差以下是一个Z-score归一化的示例代码：```matlabdata = [1, 2, 3, 4, 5];mean_value = mean(data);std_value = std(data);normalized_data = (data - mean_value) / std_value;disp(normalized_data);```3.小数定标归一化小数定标归一化是通过移动数据的小数点位置来进行归一化处理的方法。
具体步骤如下：(1) 找到数据的最大值max_abs；(2)对每个数据值进行归一化处理，使用以下公式：归一化后的值=原值/10^k，其中k为使得所有数据的绝对值都小于1的整数以下是一个小数定标归一化的示例代码：```matlabdata = [100, 200, 300, 400, 500];max_abs = max(abs(data));k = ceil(log10(max_abs));normalized_data = data / 10^k;disp(normalized_data);```综上所述，以上是Matlab中三种常见的数据归一化方法的实现代码。
Matlab数据归一化
/s/blog_48ee23c80100rmkx.html第二节、神经网络实现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。
[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] = mapminmax(X)2.[Y,PS] = mapminmax(X,FP)3.Y = mapminmax('apply',X,PS)4.X = mapminmax('reverse',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] = mapminmax(x1)3.y =4. -1.0000 -0.3333 1.00005.6.ps =7. name: 'mapminmax'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.Algorithm2.It is assumed that X has only finite real values, and that the elements ofeach 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:1.>>[y,ps] = mapminmax(x1)2.>> ps.ymin = 0;3.>> [y,ps] = mapminmax(x1,ps)4.y =5. 0 0.3333 1.00006.7.ps =8. name: 'mapminmax'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] = mapminmax(x1);2.>> y2 = mapminmax('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 = 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:1.>> [y1,ps] = mapminmax(x1);2.>> xtt = mapminmax('reverse',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 yingzhilian)/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
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。
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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
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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。