matlab中mapminmax参数设置

在 Matlab 中，mapminmax 函数用于将数据进行归一化处理，将数据映射到 [0,1] 的区间中。mapminmax 函数的参数设置包括两个参数：

1. 第一个参数是需要进行归一化处理的数据，可以是一个向量、矩阵或者一个数据集。

2. 第二个参数是归一化处理的范围，有两种可选的方式：

- 'regularize'：将数据归一化至 [0,1] 的范围内。
- 'scaleminmax'：将数据归一化至指定的最小值和最大值之间。

使用示例：

% 生成一个 2x3 的矩阵
data = [1,2,3;4,5,6];

% 对矩阵进行归一化处理，使得数据的范围在 [0,1] 之间
normalized_data = mapminmax(data, 'regularize');

% 对矩阵进行归一化处理，使得数据的范围在 [0,10] 之间
normalized_data = mapminmax(data, 'scaleminmax', 0, 10);

第三个和第四个参数，如果采用 scaleminmax 的方式进行归一化，则可以设置最小值和最大值，例如：

% 对矩阵进行归一化处理，使得数据的范围在 [1,3] 之间
normalized_data = mapminmax(data, 'scaleminmax', 1, 3);

相关问题

mapminmax没效果matlab

如果你使用Matlab中的mapminmax函数时没有得到预期的结果，可能有以下几种原因：

1. 数据类型不匹配：确保输入数据的类型与函数所需的类型匹配。mapminmax 函数要求输入为 double 类型的矩阵。

2. 数据维度不匹配：确保输入数据的维度与函数要求的维度匹配。例如，如果你的输入数据是一个行向量，则需要将其转换为列向量。

3. 参数设置错误：确保正确设置了 mapminmax 函数的各个参数。例如，如果你希望将数据缩放到 [0,1] 的范围内，则需要将 mapminmax 函数的第二个参数设置为 [0,1]。

4. 数据分布不适合缩放：mapminmax 函数对于某些数据分布可能不适用。例如，如果你的数据分布在一个非常小的范围内，则将其缩放到 [0,1] 的范围内可能会使数据丢失很多信息。

如果以上方法都不能解决你的问题，你可以尝试查看Matlab的文档或者在Matlab的官方论坛上提问。

matlab中newff函数参数

matlab中newff函数是用来创建一个前馈神经网络的，其参数如下：

newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF)

其中，各参数的含义和取值范围如下：

1. P：输入数据的维度（如有3个输入变量，则P=[3, N]，N为输入数据的样本数）。

2. T：目标数据的维度（如有2个输出变量，则T=[2, N]，N为输入数据的样本数）。

3. S：神经网络的结构，它是一个1×L的向量，表示L层神经网络中每层的神经元个数，其中S(1)表示输入层的神经元个数，S(L)表示输出层的神经元个数，其他层的神经元个数可以自行设置。

4. TF：隐层和输出层的激活函数，可以是logsig、tansig等。

5. BTF：隐层和输出层的偏差（bias）的更新函数，可以是trainlm、traingdm等。

6. BLF：连接权重的更新函数，可以是learngd、learngdm等。

7. PF：性能函数，可以是mse、sae等。

8. IPF：输入处理函数，可以是fixunknowns、mapminmax等。

9. OPF：输出处理函数，可以是fixunknowns、mapminmax等。

以上就是newff函数的参数及其含义。