%% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(p_train, 0, 1);
时间: 2023-12-22 08:01:45 浏览: 30
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。
相关问题
%% 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。
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
这行代码是使用Matlab中的mapminmax函数对P_train进行归一化处理,将P_train中的数据缩放到0到1之间。具体来说,mapminmax函数将P_train中每个元素进行线性变换,使得P_train中的最小值对应0,最大值对应1,中间的值按比例缩放。这种归一化处理可以使得不同特征之间的数据具有可比性,更利于机器学习算法的处理。ps_input是一个结构体,保存了对P_train进行归一化处理时的参数,以便后续对测试数据进行相同的归一化处理。