[aa,bb]=mapminmax([input_train input_test]);怎么将输入训练集，输入测试集转换成-1到1之间

这段代码使用了MATLAB中的mapminmax函数，可以将输入的训练集和测试集进行归一化，使其数值范围在-1到1之间。具体来说，该函数会将输入数据中的每个特征（即每列数据）进行线性变换，使其数值范围缩放到指定的范围内。

这里的输入参数input_train和input_test分别代表训练集和测试集的输入数据，两者的列数应该相同（即特征数相同）。函数返回的结果是一个包含两个元素的数组[aa,bb]，其中aa和bb是两个变换参数，可以通过它们来对新的数据进行相同的变换。

具体使用方法如下：

% 将训练集和测试集归一化到-1到1之间
[aa,bb] = mapminmax([input_train input_test]);

% 对训练集进行变换
input_train_normalized = mapminmax('apply', input_train, aa, bb);

% 对测试集进行变换
input_test_normalized = mapminmax('apply', input_test, aa, bb);

这里使用了mapminmax函数的另外一个用法，即通过传入第三个参数和第四个参数来对新数据进行变换。apply选项告诉函数对输入数据进行变换，而不是计算变换参数。通过这种方式，我们可以将新的数据归一化到相同的范围内，从而保证模型的稳定性和准确性。

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%% 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。

%% GWO-SVR SearchAgents_no=20; % 狼群数量 Max_iteration=500; input_train_Tt1 = input_train; output_train_Tt1 = output_train; input_test_Tt1 = input_test; output_test_Tt1= output_test; [bestc_Tt11,bestg_Tt11,train_pre_Tt11,test_pre_Tt11,rule111,rule211,model_GWO_svr11] = myGWO_SVR(Max_iteration,SearchAgents_no,input_train_Tt1,output_train_Tt1,input_test_Tt1,output_test_Tt1); train_pre_Tt1=[train_pre_Tt11;test_pre_Tt11]; %验证集归一化 input_test1=input_test_Tt1; output_test1=output_test_Tt1; input_test1=mapminmax('apply',input_test1',rule111); output_test1=mapminmax('apply',output_test1',rule211); [output_test_pre11,acc,~]=svmpredict(output_test1',input_test1',model_GWO_svr11); % SVM模型预测及其精度 test_pre11=mapminmax('reverse',output_test_pre11',rule211); test_pre_Tt1 = test_pre11';

这是一个使用GWO-SVR算法进行回归预测的代码，其中采用了狼群数量为20，最大迭代次数为500的参数设置。输入数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型预测精度。代码中采用了SVM模型进行预测，并使用了mapminmax函数对数据进行归一化处理。最终的预测结果保存在test_pre_Tt1变量中。