数据标准化归一化处理
标准化和归一化的区别
标准化和归一化的区别在数据处理和分析领域，标准化和归一化是两个常用的数据预处理方法，它们在数据分析、机器学习和统计建模中起着至关重要的作用。
然而，很多人对于标准化和归一化的概念存在一定的混淆，甚至认为它们是同义词。
实际上，标准化和归一化是两种不同的数据处理方法，它们有着各自独特的特点和应用场景。
本文将从概念、方法和应用等方面对标准化和归一化进行详细的比较和解释，帮助读者更好地理解它们之间的区别。
首先，我们先来看一下标准化的概念和方法。
在数据处理中，标准化是指将原始数据按照一定的比例缩放，使得数据符合标准正态分布。
通常情况下，标准化的方法是通过对原始数据减去均值，然后再除以标准差的方式来实现的。
这样可以使得数据的均值为0，标准差为1，从而使得不同维度的特征具有相同的尺度，有利于提高模型的收敛速度和精度。
标准化的应用场景主要包括在需要使用基于距离的模型（如KNN、SVM等）或者梯度下降法优化的模型（如线性回归、逻辑回归等）时，通常需要对数据进行标准化处理。
接下来，我们再来看一下归一化的概念和方法。
与标准化不同，归一化是指将原始数据按照比例缩放到一个特定的区间，通常是[0, 1]或者[-1, 1]之间。
常见的归一化方法包括最小-最大归一化和Z-Score归一化。
最小-最大归一化是通过对原始数据进行线性变换，将数据缩放到[0, 1]的区间内。
而Z-Score归一化则是通过对原始数据减去均值，然后再除以标准差的方式来实现的，与标准化的方法类似。
归一化的主要作用是消除特征之间的量纲影响，使得不同特征具有相同的尺度，有利于提高模型的收敛速度和精度。
归一化的应用场景主要包括在需要使用基于权重的模型（如神经网络、支持向量机等）或者涉及距离计算的模型时，通常需要对数据进行归一化处理。
综上所述，标准化和归一化虽然都是常用的数据预处理方法，但它们在概念、方法和应用等方面存在着明显的区别。
标准化主要是通过对原始数据进行均值和标准差的线性变换，使得数据符合标准正态分布；而归一化主要是通过对原始数据进行线性变换，将数据缩放到一个特定的区间内。
归一化和标准化的联系与区别
归一化和标准化的联系与区别归一化和标准化是数据预处理中常用的两种方法。
它们都是为了调整数据的尺度，使得数据更符合我们的分析需求。
虽然二者的目的相同，但是具体实现方式和适用场景却有所不同。
下面，我们来详细介绍一下它们的联系和区别。
一、联系归一化和标准化都能够使得数据的尺度缩放到不同的范围内，可以提高数据处理和分析的准确性。
它们都是在预处理数据之前进行的，目的是将数据预处理成为更易于分析处理的形式。
一般情况下，它们应用在机器学习领域中，常常用来处理具有不同特征值和范围的数据。
二、区别1.定义归一化是指将数据映射到0到1的范围内，使得数据集中的所有数据都能够采用相同的标准进行度量。
而标准化则是指通过对数据进行变换，使得数据满足均值为0，标准差为1的正态分布。
2.处理方式归一化是通过对数据进行线性变换，将数据压缩到0到1的范围内。
如最小-最大规范化，则是将数据的最小值映射为0，最大值映射为1，中间的数值按线性比例进行缩放。
而标准化则是通过对每个数据点减去平均值，然后除以标准差的方式，将数据调整到均值为0，方差为1。
3.适用范围归一化适用于数值范围较大的数据，因此常用于距离计算或者算法中需要使用0到1范围内的数据。
而标准化则适用于数据分布在不同尺度的情况下，通常用于特征权重的计算或者PCA等算法中。
4.效果评价归一化可以提高模型收敛速度、解决梯度消失问题和提高模型的精度。
而标准化可以减少数据偏差，使同一特征的不同取值不会对模型造成过大的影响。
总之，归一化和标准化都是为了解决数据尺度不一致的问题，但它们的处理方法和适用场景是不同的。
在实际使用中，我们需要根据具体场景和数据类型来选择适合的数据预处理方法。
数据标准化.归一化处理
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别上，可以进行综合测评分析。
一、Min-max 标准化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）二、z-score 标准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。
新数据=（原数据-均值）/标准差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。
数据清洗与整理中的数据归一化与标准化分析
数据清洗与整理中的数据归一化与标准化分析数据的归一化与标准化是数据清洗与整理中至关重要的一环。
在大数据时代，数据来源多样，格式各异，质量参差不齐。
为了使得数据能够被准确地分析和应用，我们需要对数据进行归一化与标准化处理。
一、数据归一化数据归一化是指将具有不同量纲的数据转化为同一量纲下的数据。
在数据清洗与整理中，数据归一化能够有效消除数据之间的量纲差异，使得数据具有可比性，在后续的数据分析中更加准确。
其中常用的数据归一化方法有最小-最大归一化和z-score归一化两种方式。
最小-最大归一化方法通过对数据进行线性变换，将数据缩放到[0,1]的范围内。
公式如下：x' = (x - min(x)) / (max(x) - min(x))其中x'为归一化后的数据，x为原始数据，min(x)和max(x)分别代表原始数据x的最小值和最大值。
这种方式适用于数据分布没有明显边界的情况，能够保留数据的原始分布特性。
z-score归一化方法通过对数据进行平移和缩放，使得数据的均值为0，标准差为1。
公式如下：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)和std(x)分别代表原始数据x的均值和标准差。
这种方式适用于数据分布有明显边界的情况，能够将数据集中在均值附近。
二、数据标准化数据标准化是指使得数据呈现标准正态分布的过程。
在数据清洗与整理中，数据标准化能够有效消除数据的偏斜性，保证数据的稳定性和可靠性。
常用的数据标准化方法有log函数转换和Box-Cox变换。
log函数转换将原始数据进行对数变换，处理后的数据呈现出近似正态分布。
对于右偏数据，log函数转换能够减小极端值的影响，提高数据的稳定性。
Box-Cox变换是一种参数化的数据标准化方法，在数据的正态性检验不合格时，可以通过Box-Cox变换将数据转化为近似正态分布。
Box-Cox变换的基本公式为：y = (x^lambda - 1) / lambda其中x为原始数据，y为变换后的数据，lambda为转换参数，通过最大化对数似然函数的方法获得。
归一化和标准化的区别
归一化和标准化的区别
归一化和标准化是数据预处理中常用的两种方法，它们在数据处理和机器学习
中起着至关重要的作用。
尽管它们经常被混淆使用，但实际上归一化和标准化是两种不同的数据处理技术，它们各自有着独特的作用和应用场景。
首先，我们来看看归一化。
归一化是一种线性变换，将数据映射到指定的范围内，通常是[0, 1]或者[-1, 1]。
这种方法通常用于处理特征的值域不同，或者数据的
分布不符合标准正态分布的情况。
通过归一化处理，可以消除特征之间的量纲影响，使得不同特征之间的权重更加平衡，有利于模型的收敛和训练效果的提升。
与归一化不同，标准化是另一种常见的数据处理方法。
标准化通过对数据进行
变换，使得数据的均值为0，标准差为1。
这种方法通常用于处理数据的分布不符
合正态分布的情况，或者在某些机器学习算法中对数据的分布有要求的情况下。
标准化可以使得数据更加符合标准正态分布，有利于一些基于距离的算法或者需要满足正态分布假设的模型的应用。
在实际应用中，我们需要根据具体的情况来选择合适的数据处理方法。
如果我
们的数据分布符合正态分布，并且不同特征之间的量纲差异不大，那么可以选择不进行任何处理；如果数据的分布不符合正态分布，或者特征之间的量纲差异较大，就需要考虑使用归一化或者标准化来处理数据。
总的来说，归一化和标准化是两种常见的数据处理方法，它们分别适用于不同
的数据情况。
通过对数据进行适当的处理，可以使得数据更加符合模型的要求，提高模型的训练效果和预测准确度。
因此，在实际应用中，我们需要根据数据的具体情况来选择合适的数据处理方法，以达到最佳的数据处理效果。
归一化和标准化
归一化和标准化在数据处理和机器学习领域，归一化和标准化是两个常用的数据预处理技术，它们在数据分析和模型训练中起着至关重要的作用。
本文将对这两种技术进行详细介绍，并分析它们的应用场景和优缺点。
首先，我们来看看归一化。
归一化是将数据按比例缩放，使之落入一个特定的范围。
其最常见的形式是将数据缩放到[0, 1]区间内。
这种方法适用于大部分的机器学习算法，特别是对那些输入数据的幅度变化较大的模型来说，归一化可以帮助模型更快地收敛。
另外，归一化还可以提高模型的精度和泛化能力，因为它可以减小不同特征之间的尺度差异，避免某些特征对模型训练产生过大的影响。
接下来，我们讨论标准化。
标准化是将数据按其均值和标准差进行缩放，使得数据分布符合标准正态分布。
这种方法适用于那些特征的分布接近正态分布的模型，比如线性回归、逻辑回归等。
标准化可以消除特征之间的量纲影响，使得模型更加稳定和收敛更快。
此外，标准化还可以使得数据更易于比较和理解，因为数据都是以标准差为单位进行缩放的。
归一化和标准化各有其适用的场景和优缺点。
在选择使用哪种方法时，需要根据具体的数据特点和模型要求来决定。
通常来说，对于那些不受特征分布影响较大的模型，比如决策树、随机森林等，归一化是一个不错的选择；而对于那些受特征分布影响较大的模型，比如支持向量机、神经网络等，标准化更为合适。
总的来说，归一化和标准化是数据预处理中非常重要的一环，它们可以帮助我们更好地处理数据，提高模型的性能和泛化能力。
在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的方法，并不断调整和优化，以达到更好的效果。
通过本文的介绍，相信读者对归一化和标准化有了更深入的了解。
在实际应用中，希望大家能灵活运用这两种方法，为数据处理和模型训练带来更好的效果。
同时，也希望本文能够对初学者有所帮助，为他们打下良好的数据处理基础。
数据归一化和标准化
数据归一化和标准化
数据归一化和标准化是数据预处理中常用的两种方法。
在数据分析和机器学习中，数据的质量和准确性对结果的影响非常大。
因此，在进行数据分析和机器学习之前，需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和准确性。
数据归一化和标准化是两种常用的数据预处理方法，本文将对这两种方法进行详细介绍。
数据归一化是将数据缩放到特定的范围内，通常是0到1之间。
这种方法可以消除不同特征之间的量纲差异，使得不同特征之间的权重相等。
例如，如果一个数据集包含身高和体重两个特征，身高的范围可能是150到200厘米，而体重的范围可能是50到100公斤。
如果不进行归一化，身高和体重的权重将不同，这可能会影响到结果的准确性。
因此，通过将身高和体重归一化到0到1之间，可以消除这种差异，使得身高和体重的权重相等。
数据标准化是将数据转换为标准正态分布，即均值为0，标准差为1。
这种方法可以消除不同特征之间的偏差，使得不同特征之间的权重相等。
例如，如果一个数据集包含年龄和收入两个特征，年龄的均值可能是30岁，而收入的均值可能是5000元。
如果不进行标准化，年龄和收入的权重将不同，这可能会影响到结果的准确性。
因此，通过将年龄和收入标准化为标准正态分布，可以消除这种偏差，使得年龄和收入的权重相等。
数据归一化和标准化是数据预处理中常用的两种方法。
这两种方法
可以消除不同特征之间的差异和偏差，使得不同特征之间的权重相等，从而提高数据分析和机器学习的准确性和可靠性。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法进行数据预处理，以确保数据的质量和准确性。
数据清洗与整理中的数据归一化与数据标准化处理技巧(三)
数据清洗与整理中的数据归一化与数据标准化处理技巧随着数据的大量产生和广泛应用，数据清洗与整理变得尤为重要。
而其中的数据归一化和数据标准化处理技巧，则是有效提高数据质量和可靠性的关键步骤。
一、什么是数据归一化和数据标准化在进行数据处理之前，我们需要先了解数据归一化和数据标准化的概念。
数据归一化是一种通过缩放数据范围，使得输入数据在指定的范围内进行计算处理的方法。
而数据标准化则是将数据按照一定的规则进行转换，使其满足特定算法或模型的要求。
简而言之，数据归一化和数据标准化都是为了使数据整合在一定的范围内，以应用于不同的算法和模型中。
二、数据归一化的技巧数据归一化有多种常见的技巧，以下将介绍几种常用的方法。
1. 最小-最大归一化（Min-Max 归一化）最小-最大归一化是将数据线性地映射到一个特定的数值范围内。
这个数值范围常常是[0, 1]或者[-1, 1]。
具体的计算方法是将每个样本的原始值减去最小值，再除以最大值减去最小值。
这样可以保持原始数据间的相对关系。
2. Z-Score 标准化Z-Score 标准化是一种常见的数据标准化方法。
它通过计算每个样本点与整个样本的均值之间的差异，并将其除以样本的标准差，将数据转化为均值为0，标准差为1的正态分布。
这种方法将数据转化为无单位的相对值。
3. 小数定标标准化（Decimal Scaling）小数定标标准化是一种简单的归一化方法，它通过求解最大值中所包含的小数位数，将每个样本点除以10的幂次方，将数据转化为在指定范围内的小数。
尽管这种方法不一定能将数据规范到特定的范围内，但可以保留数据的更多信息。
三、数据标准化的技巧除了数据归一化之外，数据标准化也是数据清洗与整理的重要步骤。
以下将介绍几种常用的数据标准化技巧。
1. One-Hot 编码One-Hot 编码是一种将分类变量转化为二进制向量的方法。
通过为每个分类值创建一个虚拟变量，将其转为包含1和0的向量，可以更好地适应一些机器学习算法。
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数据的标准化化准数据标常我们通需要先将，在分数据析之前数据标准，利用标准化后的数据进行数据分析。
normalization）（同趋化处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。
不同性质数据数据同趋化理和无量纲化处理处理主要解决两个方面。
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使所有指标对测评方案的作用力须先考虑改变逆指标数据性质，果，数据数据无量纲化处理主要解决再加总才能得出正确结果。
同趋化，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，便于有很不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。
数据标准化的方法标准化”和“按小Z-score“、多种，常用的有“最小—最大标准化”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可以进行综合指标值都处于同一个数量级别上，即各化指标测评值，测评分析。
一、Min-max 标准化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）二、z-score 标准化这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standarddeviation）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。
新数据=（原数据-均值）/标准差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 ；为标准化后的变量zij其中：si,）／xi－xij＝（zij进行标准化处理：. 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。
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[派3.1415/（极大值-极小值）*（X-（极大值-极小值）/2）] ,X为原数据数据归一化将有量纲的表达式，经过变换，化是一种简化计算的方式，即归一化为无量纲的表达式，成为纯量为了加快训练网络的收敛性，归一化是。
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;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Z = R + jL = R(1 + jL/R) ，ω量。
比如，复数阻抗可以归一化书写：ω复数部分变成了纯数量了，没有量纲。
标准化方法（Normalization Method）数据的标准化将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区是间。
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。
）归一化的整理matlab关于神经网络（关于神经网络归一化方法的整理归一化处[-1，1]由于采集的各数据单位不一致，因而须对数据进行归一化方法）by james主要有如下几种，供大家参考：（理，、线性函数转换，1表达式如下：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)分别MinValueMaxValue、x、y分别为转换前、后的值，说明：为样本的最大值和最小值。
、对数函数转换2，表达式如下：y=log10(x) 10为底的对数函数转换。
说明：以、反余切函数转换，3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之0-1归一化在。
归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性归-1~+1之间是统计的坐标分布归一化在间是统计的概率分布。
，的意思同一、统一和合一一化有。
无论是为了建模还是为了计算，首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先，归一化是统一在0-1之间的统来进行训练（概率计算）和预测的，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为了避免出现这从而导致学习速度很慢。
权值只能同时增加或减小，种情况，加快网络学习速度，可以对输入信号进行归一化，使得所有或与其均方差相比很小。
样本的输入信号其均值接近于0之间的，网络最后到1归一化是因为sigmoid函数的取值是0所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。
要好。
就要比用[1 0 0]以这样做分类的问题时用[0.9 0.1 0.1]标准化等但是归一化处理并不总是合适的，根据输出值的分布情况，其它统计变换方法有时可能更好。
语句进行归一化：关于用premnmx Premnmx语句格式：,T)[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(Pmaxpminp输入输出数据PT中，分别为其中和，分别为原始P和是针p)min(最大最小是针对矩阵的行来取，而（最小值最大值和的最大值最小值对矩阵的列来取）mintmaxt。
和和分别为T的。
函数用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化，premnmx 区间内。
归一化后的数据将分布在[-1,1]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。
语句进行归一化：tramnmx关于用．Tramnmx语句格式：[Pn]=tramnmx(P,minp,maxp)P和Pn分别为变换前、后的输入数据maxp和minp分别为，其中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premnmx、postmnmx、tramnmx 1.trastd、poststd、restd2.3. 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fori=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0.1-0.9矩阵归一化归一化化就是要把你需要处理的数归一化化定义我是这样认为的，：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 premnmx指的是归一到[－1 1]。
（2）trastdpoststd、prestd、prestd归一到单位方差和零均值。
（3）语言自己编程。
matlab是用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（下面所说的网络均值bp）。
奇异样本数据存在所引起的网络训练时间增所以对于训练样本存在奇异样本数据并可能引起网络无法收敛，加，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 1.32841.3160 1.3118 1.3032 1.2989 1.2945 1.2923 1.2923 1.28561.2788 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 3.333.43 3.53 3.63 3.73 3.83 3.934.03 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。