pos <- apply(data[c(1,5:9),],1,normalize) neg <- apply(data[c(2:4),],1,normalize1)
时间: 2023-09-21 09:06:24 浏览: 32
这段代码中,对数据集data的不同行进行标准化处理,并将结果存储在pos和neg两个变量中。
具体来说,apply()函数用于对data的第1行和第5到9行进行标准化处理,normalize和normalize1分别是两个自定义的标准化函数。这两个函数的作用是将每行的数据映射到[0,1]的区间内,以便进行比较。
其中,normalize函数可能是这样实现的:
```
normalize <- function(x) {
(x - min(x)) / (max(x) - min(x))
}
```
该函数将每行的数据减去最小值后除以极差,以实现标准化处理。
而normalize1函数的实现方式可能不同,具体取决于数据集的特点和标准化的目的。
最终,pos和neg变量分别存储了标准化处理后的正样本和负样本数据,可以用于后续的数据分析、建模等任务。
相关问题
data1 <- wine178[1:13] normalize <- function(x) { return ((x - min(x)) / (max(x) - min(x))) }解释这段代码
这段代码是R语言中的代码。
第一行代码 `data1 <- wine178[1:13]` 是将名为 "wine178" 的数据集中的前13列数据保存到 "data1" 中。
第二行代码 `normalize <- function(x) { return ((x - min(x)) / (max(x) - min(x))) }` 是定义一个名为 "normalize" 的函数,该函数用于将数据归一化。这个函数的输入参数是一个向量 "x",它将返回一个经过归一化处理的向量。函数的具体实现是通过将每个元素减去"最小值",然后除以 "最大值" 减去 "最小值",从而将数据缩放到 [0,1] 范围内。
这段代码的目的是将 "wine178" 数据集中的前13列数据进行归一化处理。
解释代码 dataset: ref: nas.dataset common: train_portion: 1.0 train: batch_size: 96 shuffle: True transforms: - type: RandomCrop size: 32 padding: 4 - type: RandomHorizontalFlip - type: ToTensor - type: Normalize mean: - 0.49139968 - 0.48215827 - 0.44653124 std: - 0.24703233 - 0.24348505 - 0.26158768 - type: Cutout length: 8 # pipeline scale this number to 8*20/10 val: batch_size: 96 shuffle: False
这段代码是一个 YAML 配置文件,用于设置神经网络模型的数据集参数。下面是对其中的几个配置项的解释:
- `ref`: 数据集的引用,这里使用的是 nas.dataset。
- `common`: 公共的数据集参数,这里设置了训练数据集的比例为 100%。
- `train`: 训练数据集的参数,包括批量大小、是否打乱数据、数据增强的方式等。
- `batch_size`: 批量大小。
- `shuffle`: 是否打乱数据集。
- `transforms`: 数据增强的方式,包括随机裁剪、水平翻转、归一化和遮蔽等。
- `RandomCrop`: 随机裁剪数据。
- `RandomHorizontalFlip`: 随机水平翻转数据。
- `ToTensor`: 将数据转换为张量。
- `Normalize`: 对数据进行标准化处理。
- `Cutout`: 对数据进行遮蔽处理。
- `val`: 验证数据集的参数,与训练数据集相似,但不进行数据增强处理。
这些参数的设置会影响神经网络模型的数据集准备和训练效果。