[Pn_train,inputps]=mapminmax(P_train); %把输入训练集里的数据按照比例划归到-1到1的区间之中 Pn_test=mapminmax('apply',P_test,inputps); %把测试集中的样本按照训练集进行归一化 [Tn_train,outputps]=mapminmax(T_train); %同上，对输出进行归一化处理 Tn_test=mapminmax('apply',T_test,outputps);

这段代码是在进行数据归一化处理。首先，使用 `mapminmax` 函数将训练集 `P_train` 中的数据进行归一化处理，将其划归到 -1 到 1 的区间中，并返回归一化后的训练集 `Pn_train` 和用于归一化的参数 `inputps`。然后，使用 `mapminmax` 函数将测试集 `P_test` 中的样本按照训练集的归一化参数 `inputps` 进行归一化处理，得到归一化后的测试集 `Pn_test`。接下来，对输出数据也进行类似的归一化处理，将训练集 `T_train` 归一化为 `Tn_train`，并返回用于归一化的参数 `outputps`。最后，将测试集 `T_test` 使用训练集的归一化参数 `outputps` 进行归一化处理，得到归一化后的测试集 `Tn_test`。这样做的目的是为了确保训练集和测试集在同样的数据范围内进行训练和测试，以提高模型的准确性和稳定性。

相关问题

%% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(p_train, 0, 1);

数据归一化是一种数据预处理的方法，旨在将不同范围和尺度的数据转换到相同的标准范围内，以确保数据的稳定性和可比性。具体来说，对于给定的数据集p_train，可以使用mapminmax函数将其归一化到0到1的范围内。同时，函数还返回了归一化后的数据集p_train和一个用于后续输入数据归一化的转换参数ps_input。

在这个过程中，数据集p_train中的每个特征都会被映射到0到1的范围内，采用线性变换的方法进行缩放，使得原始数据中最小值被映射到0，最大值被映射到1。这样做的好处是可以消除不同特征之间因为尺度不同而引起的权重差异，同时也可以减少异常值的影响，提高模型的稳定性和收敛速度。

得到的转换参数ps_input可以在未来对新的输入数据进行相同的归一化处理，以确保训练和预测的一致性。经过数据归一化处理后的数据集不仅更适合模型的训练和预测，同时也更易于可视化和理解。

综上所述，数据归一化通过将数据映射到统一的范围内，提高了数据的可比性和稳定性，有利于提高模型的性能和可解释性。

%% 数据转置 P_train = P_train'; P_test = P_test'; T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 得到训练集和测试样本个数 M = size(P_train, 2); N = size(P_test , 2); %% 数据归一化 [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);

这段代码的作用是进行数据预处理，具体来说包括以下几个步骤：

1. 数据转置：将训练集和测试集中的样本数据进行转置，以便后续处理。

2. 得到训练集和测试样本个数：通过 size() 函数获取训练集和测试集中的样本数。

3. 数据归一化：将训练集和测试集中的样本数据进行归一化处理，以便提高模型的训练效果和泛化能力。具体来说，使用 mapminmax() 函数进行归一化，将数据范围缩放到 [0, 1] 区间内，同时记录下归一化所用的参数，以便后续将测试集数据也进行相同的归一化处理。

值得注意的是，在进行数据预处理时，应该保证训练集和测试集的预处理参数一致，以免对模型的性能造成影响。