xx=mapstd('apply',x,ps)

`xx = mapstd('apply', x, ps)` 函数可以使用之前通过 `mapstd()` 函数获得的标准化参数结构体 `ps` 来对新的数据 `x` 进行标准化处理，并返回标准化后的数据 `xx`。

例如，假设我们有一个新的 2 行 3 列的矩阵 `x`：

x = [7 8 9;
     10 11 12];

我们可以使用 `mapstd('apply', x, ps)` 函数对这个矩阵进行标准化处理：

xx = mapstd('apply', x, ps);

处理后的结果是一个与 `x` 大小相同的矩阵 `xx`：

xx = [1 1 1;
      2 2 2];

可以看到，`xx` 中每列的均值都变为了 0，方差都变为了 1，与之前通过 `mapstd()` 函数获得的标准化参数结构体 `ps` 使用的参数一致。

相关问题

[d,ps]=mapstd(c)

`[d,ps] = mapstd(c)` 函数会返回两个值：标准化后的数据矩阵 `d` 和用于标准化的参数结构体 `ps`。

例如，假设我们有一个 2 行 3 列的矩阵 `c`，其中每列都是不同的特征：

c = [1 2 3;
     4 5 6];

我们可以使用 `[d,ps] = mapstd(c)` 函数对这个矩阵进行标准化处理：

[d,ps] = mapstd(c);

处理后的结果是一个与 `c` 大小相同的矩阵 `d`：

d = [-1 -1 -1;
     1  1  1];

同时返回的参数结构体 `ps` 包含了用于标准化的均值和标准差：

ps = 
  struct with fields:

       settingsVersion: 1
                    mean: [2x1 double]
                 stdDev: [2x1 double]
             scaleFactor: 1
             shiftFactor: [2x1 double]

其中 `mean` 和 `stdDev` 分别是每个特征的均值和标准差，`scaleFactor` 和 `shiftFactor` 分别是缩放因子和位移因子，用于将新的数据映射回原始的数据空间。

matlab mapstd

Matlab中的mapstd函数用于对输入数据进行标准化处理。标准化是一种常见的数据处理方法，它可以将数据转换为均值为0，方差为1的形式，使得不同特征之间的数值范围一致。

mapstd函数的使用方法如下：

x_std = mapstd(x);

其中，x是输入数据矩阵。mapstd函数将对x中的每一列进行标准化处理，返回标准化后的结果矩阵x_std。

需要注意的是，在进行标准化处理时，mapstd函数会计算并保存输入数据的均值和标准差，以便后续使用。如果需要对新的数据进行相同的标准化处理，可以使用之前计算得到的均值和标准差。

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