[data_minmax,ps] = mapminmax(data(:,:)', 0, 1);
时间: 2023-07-31 19:14:10 浏览: 42
这段代码是将矩阵data的每一列进行最小-最大归一化,映射到[0,1]的范围内,并返回归一化后的结果和用于归一化的参数ps。
具体来说,mapminmax函数的第一个输入参数data(:,:)表示将data矩阵展开成一列向量,然后对该向量进行最小-最大归一化。第二个输入参数0表示将最小值映射到0,1表示将最大值映射到1。函数的输出包括data_minmax和ps两个变量,其中data_minmax是归一化后的结果矩阵,ps包含了归一化的参数信息,可以用于后续的反归一化操作。
相关问题
将以下代码用python重写 attributes = mapminmax(attributes); % 2. 数据归一化 P_train = attributes(:,1:35); % 训练集——35个样本 P_test = attributes(:,36:end); % 测试集——4个样本 net = newc(minmax(P_train),4,0.01,0.01);% 1. 创建网络 net.trainParam.epochs = 1500; %你可以设置训练次数,比如500,1000等,默认是1000 net = train(net,P_train); %开始训练 y= sim(net,P_train); %将训练样本的分类结果以列矩阵列出 y1 = vec2ind(y); %将列矩阵转换成数字类型 y2= sim(net,P_test); %将待检测的分类结果以列矩阵列出 y3= vec2ind(y2); %将待检测的列矩阵转换成数字类型
Here is the Python code equivalent of the given MATLAB code:
```
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
from minisom import MiniSom
# Load the dataset
attributes = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')
# Normalize the dataset
attributes = preprocessing.minmax_scale(attributes)
# Split the dataset into training and testing sets
P_train = attributes[:, :35]
P_test = attributes[:, 36:]
# Create a 4x4 self-organizing map
som = MiniSom(4, 4, 35, sigma=0.01, learning_rate=0.01)
# Train the SOM
som.train(P_train, 1500)
# Classify the training set
y_train = np.array([som.winner(p) for p in P_train])
y1 = [np.ravel_multi_index(y_train[i], (4, 4)) for i in range(len(y_train))]
# Classify the testing set
y_test = np.array([som.winner(p) for p in P_test])
y3 = [np.ravel_multi_index(y_test[i], (4, 4)) for i in range(len(y_test))]
```
Note that this code uses the `sklearn` and `minisom` libraries to perform data normalization and self-organizing map clustering, respectively. Also, the input data is assumed to be stored in a file called `data.txt` in comma-separated format.
如何引入mapminmax
在Python中,`mapminmax`通常是MATLAB中的一个函数,用于将数据映射到指定的范围。如果你想在Python中使用`mapminmax`函数,可以使用NumPy和SciPy等数学计算库中的相关函数来实现。
对于NumPy库来说,你可以使用`numpy.interp`函数来实现数据的线性插值,将数据映射到指定的范围。例如,将数据映射到[0, 1]区间内,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
def mapminmax(data):
min_val = np.min(data)
max_val = np.max(data)
range_val = max_val - min_val
scaled_data = (data - min_val) / range_val
return scaled_data
```
对于SciPy库来说,你可以使用`scipy.stats.mstats`模块中的`winsorize`函数来实现数据的截断操作,并将截断后的数据映射到指定的范围。例如,将数据映射到[0, 1]区间内,可以使用以下代码:
```python
from scipy.stats.mstats import winsorize
def mapminmax(data):
data = winsorize(data, limits=[0.05, 0.05]) # 截断操作
min_val = np.min(data)
max_val = np.max(data)
range_val = max_val - min_val
scaled_data = (data - min_val) / range_val
return scaled_data
```
需要注意的是,以上代码仅为示例,具体的实现方式可能会因数据类型、数据范围、映射方式等因素而有所不同。你可以根据自己的实际需求来选择合适的实现方式。
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