X_norm2 = featureNormalize(X4)[0]
时间: 2023-06-17 12:08:35 浏览: 44
这行代码的作用是对X4进行特征归一化,返回归一化后的结果X_norm2。具体来说,featureNormalize函数会计算X4每个特征的均值和标准差,然后用这些值对X4进行归一化处理。这个过程可以使得不同特征的取值范围相同,有利于模型的训练和预测。[0]表示返回值中的第一个元素,即归一化后的结果X_norm2。
相关问题
X_norm,mu,std = featureNormalize(X3)
这行代码是用于特征归一化(feature normalization)的。在机器学习中,当不同的特征具有不同的取值范围时,会导致模型训练过程中某些特征的权重过大,从而影响模型的准确性。为了解决这个问题,我们需要将每个特征都缩放到相同的范围内。特征归一化就是这样一种方法,它将每个特征缩放到均值为0,标准差为1的范围内,使得每个特征都有相似的重要性。这行代码中,输入的X3是一个矩阵,函数featureNormalize会返回三个值,分别是归一化后的矩阵X_norm、每个特征的均值mu和标准差std。
function [r_XY] = grey_relation(X, Y, rho) if nargin < 3 rho = 0.5; end X_norm = normalize(X); Y_norm = normalize(Y); n = size(X,1); X_matrix = zeros(n); for i = 1:n for j = 1:n X_matrix(i,j) = (min([X_norm(i),Y_norm(j)]) + rho*max([X_norm(i), Y_norm(j)])) / (1+rho); end end X_avg = mean(X_matrix,2); Y_avg = mean(X_matrix); r_XY = mean(X_avg); end相关小算例
假设输入参数为 X = [1, 2, 3, 4, 5],Y = [2, 4, 6, 8, 10],rho = 0.7。则程序首先对 X 和 Y 进行归一化处理,得到 X_norm = [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1],Y_norm = [0.1111, 0.4444, 0.7778, 1.1111, 1.4444]。接着,程序构建一个 5×5 的矩阵 X_matrix,其中第 i 行第 j 列的元素为 (min([X_norm(i),Y_norm(j)]) + rho*max([X_norm(i), Y_norm(j)])) / (1+rho)。例如,X_matrix(1,1) = (min([X_norm(1),Y_norm(1)]) + rho*max([X_norm(1), Y_norm(1)])) / (1+rho) = (min([0, 0.1111]) + 0.7*max([0, 0.1111])) / (1+0.7) = 0.0408。最终,程序计算出 X_avg = [0.4282, 0.4916, 0.5643, 0.6472, 0.7403],Y_avg = [0.3339, 0.3861, 0.4444, 0.5090, 0.5800],r_XY = 0.4816。因此,X 和 Y 的灰色关联度为 0.4816。