premnmx函数怎么用

`premnmx` 函数是一个 MATLAB 中的内置函数，用于计算矩阵的预处理和逆预处理。其语法如下：

[L, U, P] = premnmx(A)

其中，`A` 是需要进行预处理的矩阵，`L` 和 `U` 分别是预处理后的下三角矩阵和上三角矩阵，`P` 是置换矩阵。该函数返回的结果可以用于解决线性方程组等问题。

例如，假设有如下线性方程组：

x + y + z = 6
2x + 3y + 4z = 20
4x + 5y + 6z = 34

可以通过以下代码使用 `premnmx` 函数求解：

A = [1 1 1; 2 3 4; 4 5 6];
b = [6; 20; 34];
[L, U, P] = premnmx(A);
y = L \ (P * b);
x = U \ y;

其中 `L \ (P * b)` 表示先进行置换，再进行下三角矩阵的前向代换，得到 $y$ 的值。而 `U \ y` 则表示进行上三角矩阵的回带代换，得到 $x$ 的值。

相关问题

matlab premnmx函数

MATLAB中的premnmx函数是用来对数据进行预处理的函数，它将数据按照列归一化到[-1,1]的范围内。具体来说，如果输入数据矩阵X的第i列的最大值和最小值分别为max(X(:,i))和min(X(:,i))，则premnmx函数将对X的第i列进行如下操作：

X(:,i) = (X(:,i) - mean(X(:,i))) / (max(X(:,i)) - min(X(:,i)))

这样，X的每一列都会被归一化到[-1,1]的范围内，并且每一列的均值也被归零了。这个函数在机器学习和数据处理中经常用来对数据进行预处理，以提高算法的性能和效果。

premnmx函数he mapminmax

premnmx函数和mapminmax函数是MATLAB中用于数据归一化的函数。数据归一化是将数据缩放到一个特定的范围内，通常是[0,1]或者[-1,1]。这有助于提高机器学习或数据分析算法的性能，避免数据的大小差异对算法结果产生较大影响。

premnmx函数是一个旧版本的MATLAB函数，用于将数据归一化到[-1,1]范围内。它的工作原理是对每个属性进行线性变换，使得属性的最小值映射为-1，最大值映射为1，其余值按照线性比例进行映射。

mapminmax函数是MATLAB的一个较新的函数，用于将数据归一化到[0,1]范围内。它的工作原理也是对每个属性进行线性变换，使得属性的最小值映射为0，最大值映射为1，其余值按照线性比例进行映射。

与premnmx函数相比，mapminmax函数更加常用和方便，因为将数据归一化到[0,1]范围内更为常见和标准化。另外，mapminmax函数还支持将之前训练好的归一化参数应用到新的数据集上，以保持训练集和测试集的一致性。

综上所述，premnmx函数和mapminmax函数都是用于数据归一化的MATLAB函数，但mapminmax函数更常用且功能更强大。