mapminmax中apply是什么意思

在MATLAB中，`mapminmax`是一个用于将数据进行归一化处理的函数。`apply`是`mapminmax`函数中的一个选项，它表示将归一化转换应用于数据集的函数。

当使用`apply`选项时，`mapminmax`函数将使用先前计算的转换参数（最小值和最大值）来对输入数据进行归一化处理。这可以用于将新数据集应用于训练集经过训练的模型，以获得相似的归一化效果。例如，如果您使用训练数据训练了一个神经网络模型，那么您可以使用`apply`选项将新的测试数据集归一化，以便将其输入到训练好的模型中进行预测。

相关问题

讲解一下matlab中mapminmax函数的使用

MATLAB中的mapminmax函数用于将矩阵的每个元素缩放到指定的范围内。

函数的语法如下：

[y,ps] = mapminmax(x, ymin, ymax)

其中，x是需要缩放的矩阵，ymin和ymax是所需缩放的范围，通常为0到1。ps是保存缩放参数的结构体，可用于对新的数据进行缩放。

例如，我们有一个矩阵x：

x = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

我们希望将其缩放到0到1的范围内，可以使用以下代码：

[y,ps] = mapminmax(x, 0, 1);

运行后，y将会是一个缩放后的矩阵：

y =

    0.0000    0.1250    0.2500
    0.3750    0.5000    0.6250
    0.7500    0.8750    1.0000

ps结构体中保存了缩放的参数，可以用于对新的数据进行缩放。例如，我们有另一个矩阵new_x：

new_x = [10 11 12; 13 14 15; 16 17 18];

我们希望将其缩放到与x相同的范围内，可以使用以下代码：

new_y = mapminmax('apply', new_x, ps);

运行后，new_y将会是一个缩放后的矩阵：

new_y =

    1.1250    1.2500    1.3750
    1.5000    1.6250    1.7500
    1.8750    2.0000    2.1250

注意，使用apply方法时，第一个参数必须为字符串'apply'。

matlab中[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); 这段代码什么意思，请详细解释谢谢

这段代码是用于在 MATLAB 中进行数据归一化的操作。让我一步一步详细解释它的含义：

1. `[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);`
- 这行代码将训练数据 `P_train` 归一化到 [0, 1] 的范围内，并将归一化后的结果赋值给 `p_train`。
- 同时，`mapminmax` 函数会返回一个数据转换器 `ps_input`，用于将其他数据应用相同的归一化变换。

2. `p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);`
- 这行代码使用之前获得的数据转换器 `ps_input`，将测试数据 `P_test` 进行相同的归一化处理，并将归一化后的结果赋值给 `p_test`。
- `'apply'` 参数告诉 `mapminmax` 函数应用之前获得的数据转换器。

3. `[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);`
- 这行代码将目标数据 `T_train` 归一化到 [0, 1] 的范围内，并将归一化后的结果赋值给 `t_train`。
- 同样地，`mapminmax` 函数返回一个数据转换器 `ps_output`，用于将其他目标数据应用相同的归一化变换。

4. `t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);`
- 这行代码使用之前获得的目标数据转换器 `ps_output`，将测试目标数据 `T_test` 进行相同的归一化处理，并将归一化后的结果赋值给 `t_test`。
- `'apply'` 参数告诉 `mapminmax` 函数应用之前获得的目标数据转换器。

综上，这段代码的作用是将训练数据 `P_train` 和目标数据 `T_train` 归一化到 [0, 1] 的范围内，并将归一化后的结果分别赋值给 `p_train` 和 `t_train`。然后，使用相应的归一化转换器将测试数据 `P_test` 和测试目标数据 `T_test` 进行相同的归一化处理，并将归一化后的结果分别赋值给 `p_test` 和 `t_test`。这样做可以确保训练数据和测试数据都经过相同的归一化处理，以及保持彼此之间的比例关系。