load net1 net ps_input num_dim p_test = mapminmax('apply', images_test_all , ps_input); N=size(p_test,2);
时间: 2023-06-16 13:07:58 浏览: 86
这看起来像是 MATLAB 代码,其中:
- `load net1 net` 从文件中加载神经网络模型 `net1`。
- `ps_input` 是一个预处理参数,可能是用于将数据归一化的范围。
- `num_dim` 是输入数据的维数。
- `p_test` 是测试数据的归一化版本。
- `mapminmax('apply', images_test_all , ps_input)` 根据 `ps_input` 中的参数将 `images_test_all` 归一化。
接下来的代码计算 `N`,即测试数据集的大小。
相关问题
[p_train, ps_input] = mapminmax(p_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply',
mapminmax函数是MATLAB中用来对数据进行最小-最大归一化处理的函数。最小-最大归一化是一种常用的数据预处理方法,可以将数据缩放到指定的范围内,通常是[0, 1]或者[-1, 1]。
在给定的数据集p_train中,通过调用mapminmax函数,并设置范围为[0, 1],可以对p_train进行最小-最大归一化处理,得到归一化后的数据ps_input。
在进行测试集的归一化时,可以使用mapminmax函数的'apply'选项。将测试集p_test作为输入参数,调用mapminmax('apply', p_test),即可将测试集p_test按照之前对训练集进行最小-最大归一化的处理方式进行同样的处理,得到归一化后的测试集数据。这样做可以保证测试集的数据与训练集的数据在同样的范围内,从而可以保持数据的分布特性一致。
总之,mapminmax函数可以方便地对数据进行最小-最大归一化处理,使得数据在指定的范围内进行缩放,并且可以通过'apply'选项将测试集按照训练集的归一化处理方式进行同样的处理。这样可以确保在使用机器学习算法进行建模和预测时,数据的分布特性得到了有效地保持。
[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。