非线性归一化matlab

在Matlab中，可以使用非线性归一化方法将数据进行处理。一种常见的非线性归一化方法是使用arctan函数。比如，可以使用arctan函数对给定的数据进行映射。假设有一组数据x = [5 10 20 50 100 120 150 200 250 300]; y = [526.9253 891.0675 1304.9097 1975.3134 2515.8623 2491.0713 689.7942 2741.6093 2715.6158 2822.6647]; z = [-1 -1 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1]; 可以使用arctan函数对x进行映射，即y = arctan(x * (2 / π))。这个非线性归一化方法可以将原始数据映射到一个范围内，使得数据分布更加均匀。这个方法常用于数据分化比较大的场景。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【Matlab】利用Matlab自定的SVM工具箱进行非线性分类](https://blog.csdn.net/zyxhangiian123456789/article/details/85839992)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [归一化方法](https://blog.csdn.net/weixin_42766244/article/details/104968577)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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