数据归一化的Matlab实现
matlab数据标准化处理方法
matlab数据标准化处理方法
在MATLAB中，有多种方法可以对数据进行标准化处理。
下面介绍几种常用的方法：
1. 最大最小值标准化(Min-Max normalization)：将数据线性地缩放到指定的范围（例如0到1之间）。
可以使用`minmax`函数实现。
```
data_normalized = minmax(data);
```
2. Z-Score标准化(Standardization)：通过减去平均值并除以标准差来将数据转化为均值为0，标准差为1的分布。
可以使用`zscore`函数实现。
```
data_normalized = zscore(data);
```
3. Decimal Scaling标准化：通过将数据除以某个具有特定位数的常数来缩放数据，使得所有数据的小数位数均一致。
可以使用`scaledata`函数实现。
```
data_normalized = scaledata(data);
```
4. 归一化(L2范数标准化)：将每个样本视为向量，并将其归一化为单位范数（即L2范数为1）。
可以使用`normc`函数实现。
```
data_normalized = normc(data);
```
这些方法可以根据数据的特点和需求选择适合的标准化方法进行处理。
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数据归一化代码
matlab数据归一化代码
归一化是将数据放缩到一定的范围之内以便更好的进行数据分析和比较的一种常见数据处理方法。
在MATLAB中，实现数据归一化可以通过以下几种方式：
1. 均值归一化
数据的均值归一化可以通过以下公式实现：
(原始数据 - 平均值) / (最大值 - 最小值)
MATLAB代码：
% 均值归一化函数
function [normData, mu, sigma] = meanNormalization(data)
% data为原始数据矩阵
% normData为归一化后的数据矩阵
% mu为归一化所需的平均数
% sigma为归一化所需的标准差
mu = mean(data); % 求平均值
sigma = std(data); % 求标准差
normData = (data - mu) ./ sigma; % 归一化公式实现
end
3. Z-score归一化
Z-score归一化也称标准化，是将数据按照正态分布进行归一化的一种方法。
该方法可以通过以下公式实现：
以上三种归一化方法都可以有效地处理原始数据，选择哪种方法取决于数据所处的具体情况和需要达到的目的。
在实际应用中，可以根据具体数据特点进行选择和优化。
matlab 中normlized之后还原
在MATLAB中，对数据进行归一化处理是常见的一种数据预处理方式。
通过归一化操作，可以将数据压缩到一个特定的范围内，从而方便数据分析和处理。
然而，在实际应用中，我们有时候需要对已经归一化的数据进行还原操作，将数据恢复到原始的尺度。
本文将详细介绍在MATLAB中进行数据归一化以及归一化后数据的还原操作。
一、MATLAB中的数据归一化1.1 数据归一化的概念数据归一化是将原始数据映射到一个预定的区间内，常见的归一化方式有最小-最大归一化和Z分数归一化两种方式。
最小-最大归一化将数据线性映射到[0,1]的区间内，而Z分数归一化将数据映射到均值为0，标准差为1的正态分布区间内。
1.2 MATLAB中数据归一化函数在MATLAB中，可以利用minmax函数进行最小-最大归一化，利用zscore函数进行Z分数归一化。
这两个函数分别可以对数据进行线性变换和标准化处理，非常方便实用。
二、数据归一化后的数据还原2.1 最小-最大归一化后的数据还原当数据经过最小-最大归一化处理后，我们可以通过如下的公式将数据还原到原始尺度：\[x = x_{norm} \times (max - min) + min\]其中，\(x_{norm}\)为归一化后的数据，\(x\)为还原后的数据，\(max\)和\(min\)分别为原始数据的最大值和最小值。
2.2 Z分数归一化后的数据还原当数据经过Z分数归一化处理后，我们可以通过如下的公式将数据还原到原始尺度：\[x = x_{norm} \times \sigma + \mu\]其中，\(x_{norm}\)为归一化后的数据，\(x\)为还原后的数据，\(\sigma\)为原始数据的标准差，\(\mu\)为原始数据的均值。
三、实例演示为了更直观地理解数据归一化和数据还原的过程，在这里给出一个简单的实例演示。
假设我们有一个数据集x，我们首先对数据进行最小-最大归一化处理：```x = [1, 2, 3, 4, 5];x_norm = (x - min(x)) / (max(x) - min(x));```我们利用上面介绍的公式将归一化后的数据还原到原始尺度：```x_original = x_norm * (max(x) - min(x)) + min(x);```同样地，对于Z分数归一化的数据还原也可以按照上面的公式进行操作。
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数组的归一化和反归一化
matlab数组的归一化和反归一化归一化和反归一化是Matlab中常用的操作，用于将数组的数值范围映射到指定的区间，以方便数据处理和分析。
本文将介绍Matlab中如何进行数组的归一化和反归一化操作，并提供相关示例和代码。
1. 归一化归一化是将数组的数值范围映射到[0,1]或其他指定的区间内的过程。
这种操作常用于数据挖掘、机器学习等领域中，使得数据具有可比性和统一的范围。
Matlab提供了多种方法来实现数组的归一化。
（1）线性归一化线性归一化是一种常用的方法，它将数组的每个元素通过线性变换映射到指定的区间。
假设数组A有n个元素，线性归一化公式如下：```A_norm = (A - min(A)) / (max(A) - min(A))```其中，min(A)表示数组A的最小值，max(A)表示数组A的最大值，A_norm为归一化后的数组。
示例：将数组A = [1, 2, 3, 4, 5]归一化到[0,1]区间内。
```matlabA = [1, 2, 3, 4, 5];A_norm = (A - min(A)) / (max(A) - min(A));disp(A_norm);```运行结果为：```0 0.25 0.5 0.75 1```（2）Z-Score归一化Z-Score归一化又称为标准差归一化，将数组的每个元素通过标准化将其转化为标准正态分布。
Z-Score归一化公式如下：```A_norm = (A - mean(A)) / std(A)```其中，mean(A)表示数组A的均值，std(A)表示数组A的标准差，A_norm为归一化后的数组。
示例：将数组A = [1, 2, 3, 4, 5]进行Z-Score归一化。
```matlabA = [1, 2, 3, 4, 5];A_norm = (A - mean(A)) / std(A);disp(A_norm);```运行结果为：```-1.2649 -0.6325 0 0.6325 1.2649```2. 反归一化反归一化是将归一化后的数组还原为原始数值范围的过程。
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。
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。
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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=[124],x2=[523]; >>[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=[111],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=[124]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=00.3333 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=[124]采用了某种规范化的方式,现在我要对x2=[523]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=1.6667-0.33330.3333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=124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。
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。
个人认为：tansig、purelin、logsig是网络结构的传递函数，本身和归一化没什么直接关系，归一化只是一种数据预处理方法。
===================================================================== =============需要说明的事并不是任何问题都必须事先把原始数据进行规范化,也就是数据规范化这一步并不是必须要做的,要具体问题具体看待,测试表明有时候规范化后的预测准确率比没有规范化的预测准确率低很多.就最大最小值法而言,当你用这种方式将原始数据规范化后,事实上意味着你承认了一个假设就是测试数据集的每一模式的所有特征分量的最大值(最小值)不会大于(小于)训练数据集的每一模式的所有特征分量的最大值(最小值),但这条假设显然过于强,实际情况并不一定会这样.使用平均数方差法也会有同样类似的问题.故数据规范化这一步并不是必须要做的,要具体问题具体看待.[faruto按]实现上面的规范化代码:复制内容到剪贴板代码:function normal=normalization(x,kind)%by Li Yang BNU MATH Email:farutoliyang@ QQ:516667408%last modified2009.2.24%if nargin<2kind=2;%kind=1or2表示第一类或第二类规范化end[m,n]=size(x);normal=zeros(m,n);%%normalize the data x to[0,1]if kind==1for i=1:mma=max(x(i,:));mi=min(x(i,:));normal(i,:)=(x(i,:)-mi)./(ma-mi);endend%%normalize the data x to[-1,1]if kind==2for i=1:mmea=mean(x(i,:));va=var(x(i,:));normal(i,:)=(x(i,:)-mea)/va;endend======================================================================关于神经网络（matlab）归一化的整理(by strongbox)/viewthread.php?tid=12186----------------------------------------------------------------------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。