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  • 归一化处理我理解,但是很多例子的反归一化我就不是很明白 。如下面这个例子:%准备好训练集%人数(单位:万人)numberOfPeople=[20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 41.93 ...

    归一化处理我理解,但是很多例子的反归一化我就不是很明白 。如下面这个例子:

    %准备好训练集

    %人数(单位:万人)

    numberOfPeople=[20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63];

    %机动车数(单位:万辆)

    numberOfAutomobile=[0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6 2.7 2.85 2.95 3.1];

    %公路面积(单位:万平方公里)

    roadArea=[0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79];

    %公路客运量(单位:万人)

    passengerVolume = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462];

    %公路货运量(单位:万吨)

    freightVolume = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 13320 16762 18673 20724 20803 21804];

    %输入数据矩阵

    p = [numberOfPeople; numberOfAutomobile; roadArea];

    %目标(输出)数据矩阵

    t = [passengerVolume; freightVolume];

    %对训练集中的输入数据矩阵和目标数据矩阵进行归一化处理

    [pn, inputStr] = mapminmax(p);

    [tn, outputStr] = mapminmax(t);

    %建立BP神经网络

    net = newff(pn, tn, [3 7 2], {'purelin', 'logsig', 'purelin'});

    %每10轮回显示一次结果

    net.trainParam.show = 10;

    %最大训练次数

    net.trainParam.epochs = 5000;

    %网络的学习速率

    net.trainParam.lr = 0.05;

    %训练网络所要达到的目标误差

    net.trainParam.goal = 0.65 * 10^(-3);

    %网络误差如果连续6次迭代都没变化,则matlab会默认终止训练。为了让程序继续运行,用以下命令取消这条设置

    net.divideFcn = '';

    %开始训练网络

    net = train(net, pn, tn);

    %使用训练好的网络,基于训练集的数据对BP网络进行仿真得到网络输出结果

    %(因为输入样本(训练集)容量较少,否则一般必须用新鲜数据进行仿真测试)

    answer = sim(net, pn);

    %反归一化

    answer1 = mapminmax('reverse', answer, outputStr);

    %绘制测试样本神经网络输出和实际样本输出的对比图(figure(1))-------------------------------------------

    t = 1990:2009;

    %测试样本网络输出客运量

    a1 = answer1(1,:);

    %测试样本网络输出货运量

    a2 = answer1(2,:);

    figure(1);

    subplot(2, 1, 1); plot(t, a1, 'ro', t, passengerVolume, 'b+');

    legend('网络输出客运量', '实际客运量');

    xlabel('年份'); ylabel('客运量/万人');

    title('神经网络客运量学习与测试对比图');

    grid on;

    subplot(2, 1, 2); plot(t, a2, 'ro', t, freightVolume, 'b+');

    legend('网络输出货运量', '实际货运量');

    xlabel('年份'); ylabel('货运量/万吨');

    title('神经网络货运量学习与测试对比图');

    grid on;

    %使用训练好的神经网络对新输入数据进行预测

    %新输入数据(2010年和2011年的相关数据)

    newInput = [73.39 75.55; 3.9635 4.0975; 0.9880 1.0268];

    %利用原始输入数据(训练集的输入数据)的归一化参数对新输入数据进行归一化

    newInput = mapminmax('apply', newInput, inputStr);

    %进行仿真

    newOutput = sim(net, newInput);

    %反归一化

    newOutput = mapminmax('reverse',newOutput, outputStr);

    disp('预测2010和2011年的公路客运量分别为(单位:万人):');

    newOutput(1,:)

    disp('预测2010和2011年的公路货运量分别为(单位:万吨):');

    newOutput(2,:)

    %在figure(1)的基础上绘制2010和2011年的预测情况-------------------------------------------------------

    figure(2);

    t1 = 1990:2011;

    subplot(2, 1, 1); plot(t1, [a1 newOutput(1,:)], 'ro', t, passengerVolume, 'b+');

    legend('网络输出客运量', '实际客运量');

    xlabel('年份'); ylabel('客运量/万人');

    title('神经网络客运量学习与测试对比图(添加了预测数据)');

    grid on;

    subplot(2, 1, 2); plot(t1, [a2 newOutput(2,:)], 'ro', t, freightVolume, 'b+');

    legend('网络输出货运量', '实际货运量');

    xlabel('年份'); ylabel('货运量/万吨');

    title('神经网络货运量学习与测试对比图(添加了预测数据)');

    grid on;

    预测的时候反归一化为啥呀

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  • 我们处理feature的时候往往先要normalize encoding,使用python可以很容易做:from sklearn import preprocessingfrom scipy.stats import rankdatax = [[1], [3], [34], [21], [10], [12]]std_x = preprocessing....

    我们处理feature的时候往往先要normalize encoding,使用python可以很容易做:

    from sklearn import preprocessing

    from scipy.stats import rankdata

    x = [[1], [3], [34], [21], [10], [12]]

    std_x = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(x)

    norm_x= preprocessing.MinMaxScaler().fit_transform(x)

    norm_x2= preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(x)

    print('std_x=\n', std_x)

    print('norm_x=\n', norm_x)

    print('norm_2=\n', norm_x2)

    print('oringial order =', rankdata(x))

    print('stand order =', rankdata(std_x))

    print('normalize order=', rankdata(norm_x))

    其中preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(x)就是做normalize encoding,上面的程序输入如下:

    std_x=

    [[-1.1124854 ]

    [-0.93448773]

    [ 1.82447605]

    [ 0.66749124]

    [-0.31149591]

    [-0.13349825]]

    norm_x=

    [[0. ]

    [0.06060606]

    [1. ]

    [0.60606061]

    [0.27272727]

    [0.33333333]]

    norm_2=

    [0 1 5 4 2 3]

    oringial order = [1. 2. 6. 5. 3. 4.]

    stand order = [1. 2. 6. 5. 3. 4.]

    normalize order= [1. 2. 6. 5. 3. 4.]

    可以看到normailize之后的结果是 [0 1 5 4 2 3]。这样做的好处是什么呢?

    bVbch1K?w=514&h=1782

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  • matlab图像处理为什么归一化和如何归一化一、为什么归一化1.基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响。也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换图像归一化使得...

    matlab

    图像处理为什么要归一化和如何归一化

    一、为什么归一化

    1.

    基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图

    像变换的影响。也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换

    图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击,

    它能够找出图像中的那些不变量,

    从而

    得知这些图像原本就是一样的或者一个系列的。

    因为我们这次的图片有好多都是一个系列的,所以老师把这个也作为我研究的一个方

    向。

    我们主要要通过归一化减小医学图片由于光线不均匀造成的干扰。

    2.matlab

    里图像数据有时候必须是浮点型才能处理,而图像数据本身是

    0-255

    UNIT

    型数

    据所以需要归一化,转换到

    0-1

    之间。

    3.

    归一化是一种简化计算的方式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为无量纲的表达式,

    成为纯量。

    目的是为了:

    (1).

    避免具有不同物理意义和量纲的输入变量不能平等使用

    (2).bp

    中常采用

    sigmoid

    函数作为转移函数,归一化能够防止净输入绝对值过大引起的神经

    元输出饱和现象

    (3).

    保证输出数据中数值小的不被吞食

    3.

    神经网络中归一化的原因

    归一化是为了加快训练网络的收敛性,可以不进行归一化处理

    归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。

    归一化在

    0-1

    之间是统计的概率

    分布,归一化在

    -1--+1

    之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是

    为了建模还是为了计算,

    首先基本度量单位要同一,

    神经网络是以样本在事件中的统计分别

    几率来进行训练(概率计算)和预测的,归一化是同一在

    0-1

    之间的统计概率分布;

    当所

    有样本的输入信号都为正值时,

    与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小,

    从而

    导致学习速度很慢。

    为了避免出现这种情况,

    加快网络学习速度,

    可以对输入信号进行归一

    化,使得所有样本的输入信号其均值接近于

    0

    或与其均方差相比很小。

    归一化是因为

    sigmoid

    函数的取值是

    0

    1

    之间的,

    网络最后一个节点的输出也是

    如此,

    所以经常要对样本的输出归一化处理。

    所以这样做分类的问题时用

    [0.9 0.1 0.1]

    就要比

    [1 0 0]

    要好。

    但是归一化处理并不总是合适的,

    根据输出值的分布情况,

    标准化等其它统计变换方法有时

    可能更好。

    二、如何归一化

    matlab

    中的归一化处理有三种方法

    1. premnmx

    postmnmx

    tramnmx

    2. restd

    poststd

    trastd

    3.

    自己编程

    (1)

    线性函数转换,表达式如下:

    y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)

    说明:

    x

    y

    分别为转换前、后的值,

    MaxValue

    MinValue

    分别为样本的最大值和最小值。

    (2)

    对数函数转换,表达式如下:

    y=log10(x)

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  • matlab图像处理为什么归一化和如何归一化?一、为什么归一化1.基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响。也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换图像归一化...

    matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化?一、为什么归一化

    1.

    基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响。也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换

    图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击,它能够找出图像中的那些不变量,从而得知这些图像原本就是一样的或者一个系列的。

    因为我们这次的图片有好多都是一个系列的,所以老师把这个也作为我研究的一个方向。

    我们主要要通过归一化减小医学图片由于光线不均匀造成的干扰。

    2.matlab里图像数据有时候必须是浮点型才能处理,而图像数据本身是0-255的UNIT型数据所以需要归一化,转换到0-1之间。

    3.归一化是一种简化计算的方式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为无量纲的表达式,成为纯量。目的是为了:

    (1).避免具有不同物理意义和量纲的输入变量不能平等使用

    (2).bp中常采用sigmoid函数作为转移函数,归一化能够防止净输入绝对值过大引起的神经元输出饱和现象

    (3).保证输出数据中数值小的不被吞食

    3.神经网络中归一化的原因

    归一化是为了加快训练网络的收敛性,可以不进行归一化处理

    归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布,归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算,首先基本度量单位要同一,神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练(概率计算)和预测的,归一化是同一在0-1之间的统计概率分布;当所有样本的输入信号都为正值时,与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小,从而导致学习速度很慢。为了避免出现这种情况,加快网络学习速度,可以对输入信号进行归一化,使得所有样本的输入信号其均值接近于0或与其均方差相比很小。

    归一化是因为sigmoid函数的取值是0到1之间的,网络最后一个节点的输出也是如此,所以经常要对样本的输出归一化处理。所以这样做分类的问题时用[0.9

    0.1 0.1]就要比用[1 0 0]要好。

    但是归一化处理并不总是合适的,根据输出值的分布情况,标准化等其它统计变换方法有时可能更好。

    二、matlab图像处理如何归一化

    matlab中的归一化处理有三种方法

    1. premnmx、postmnmx、tramnmx

    2. restd、poststd、trastd

    3. 自己编程

    (1)线性函数转换,表达式如下:

    y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)

    说明:x、y分别为转换前、后的值,MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。

    (2)对数函数转换,表达式如下:

    y=log10(x)

    说明:以10为底的对数函数转换。

    (3)反余切函数转换,表达式如下:

    y=atan(x)*2/PI

    (4)一个归一化代码.

    I=double(I);

    maxvalue=max(max(I)');%max在把矩阵每列的最大值找到,并组成一个单行的数组,转置一下就会行转换为列,再max就求一个最大的值,如果不转置,只能求出每列的最大值。

    f = 1 - I/maxvalue; %为什么要用1去减?

    Image1=f;

    图像归一化是计算机视觉、模式识别等领域广泛使用的

    一种技术[12 ]. 所谓图像归一化, 就是通过一系列变换,

    将待处

    理的原始图像转换成相应的唯一标准形式(该标准形式图像

    对平移、旋转、缩放等仿射变换具有不变特性). 近年来,

    基于

    矩的图像归一化技术受到了人们的普遍关注, 其基本工作原

    理为: 首先利用图像中对仿射变换具有不变性的矩来确定变

    换函数的参数, 然后利用此参数确定的变换函数把原始图像

    变换为一个标准形式的图像(该图像与仿射变换无关). 一般

    说来, 基于矩的图像归一化过程包括 4 个步骤 即坐标中

    心化、x-shearing 归一化、缩放归一化和旋转归一化.

    基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响。也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换

    图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击,它能够找出图像中的那些不变量,从而得知这些图像原本就是一样的或者一个系列的。

    以下你要知道的:

    1.归一化处理并没有改变图像的对比度

    2.归一化处理很简单,假设原图像是8位灰度图像,那么读入的像素矩阵最大值为256,最小值为1

    定义矩阵为I

    J=I/256,就是归一化的图像矩阵,就是说归一化之后所有的像素值都在[0,1]区间内

    Matlab数据归一化方法汇总

    归一化化定义:我是这样认为的,归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保正程序运行时收敛加快。

    在 matlab 里面,用于归一化的方法共有三种 :

    ( 1 ) premnmx 、 postmnmx 、 tramnmx

    ( 2 ) prestd 、 poststd 、 trastd

    ( 3 )是用 matlab 语言自己编程。premnmx 指的是归一到 [ - 1 1],prestd

    归一到单位方差和零均值。( 3 )关于自己编程一般是归一到 [0.1 0.9]

    。具体用法见下面实例。

    为什么要用归一化呢?首先先说一个概念,叫做奇异样本数据,所谓奇异样本数据数据指的是相对于其他输入样本特别大或特别小的样本矢量。

    下面举例:

    m=[0.11 0.15 0.32 0.45 30;

    0.13 0.24 0.27 0.25 45];

    其中的第五列数据相对于其他 4 列数据就可以成为奇异样本数据(下面所说的网络均值 bp

    )。奇异样本数据存在所引起的网络训练时间增加,并可能引起网络无法收敛,所以对于训练样本存在奇异样本数据的数据集在训练之前,最好先进形归一化,若不存在奇异样本数据,则不需要事先归一化。

    具体举例:

    close all

    clear

    echo on

    clc

    %BP 建模

    % 原始数据归一化

    m_data=[1047.92 1047.83 0.39 0.39 1.0 3500 5075;

    1047.83

    1047.68 0.39 0.40 1.0 3452 4912;

    1047.68

    1047.52 0.40 0.41

    1.0 3404 4749;

    1047.52 1047.27 0.41 0.42 1.0 3356 4586;

    1047.27 1047.41 0.42 0.43 1.0 3308 4423;

    1046.73 1046.74 1.70 1.80 0.75 2733 2465;

    1046.74 1046.82 1.80 1.78 0.75 2419 2185;

    1046.82

    1046.73 1.78 1.75 0.75 2105 1905;

    1046.73 1046.48 1.75 1.85 0.70

    1791 1625;

    1046.48 1046.03 1.85 1.82 0.70 1477 1345;

    1046.03

    1045.33 1.82 1.68 0.70 1163 1065;

    1045.33 1044.95 1.68 1.71 0.70 849 785;

    1044.95 1045.21 1.71 1.72 0.70 533 508;

    1045.21

    1045.64 1.72 1.70 0.70

    567 526;

    1045.64

    1045.44 1.70 1.69 0.70 601 544;

    1045.44

    1045.78 1.69 1.69

    0.70 635 562;

    1045.78

    1046.20 1.69 1.52

    0.75 667 580];

    % 定义网络输入 p 和期望输出 t

    pause

    clc

    p1=m_data(:,1:5);

    t1=m_data(:,6:7);

    p=p1';t=t1';

    [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t)

    % 设置网络隐单元的神经元数 (5~30 验证后 5 个最好)

    n=5;

    % 建立相应的 BP 网络

    pause

    clc

    net=newff(minmax(pn),[n,2],{'tansig','purelin'},'traingdm');

    inputWeights=net.IW{1,1};

    inputbias=net.b{1};

    layerWeights=net.IW{1,1};

    layerbias=net.b{2};

    pause

    clc

    % 训练网络

    net.trainParam.show=50;

    net.trainParam.lr=0.05;

    net.trainParam.mc=0.9;

    net.trainParam.epochs=200000;

    net.trainParam.goal=1e-3;

    pause

    clc

    % 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络

    net=train(net,pn,tn);

    % 对 BP 网络进行仿真

    A=sim(net,pn);

    E=A-tn;

    M=sse(E)

    N=mse(E)

    pause

    clc

    p2=[1046.20 1046.05 1.52 1.538 0.75;

    1046.05

    1046.85 1.538 1.510 0.75;

    1046.85

    1046.60 1.510 1.408 0.75;

    1046.60

    1046.77 1.408 1.403 0.75;

    1046.77

    1047.18 1.403 1.319 0.75];

    p2=p2';

    p2n=tramnmx

    (p2,minp,maxp);

    a2n=sim(net,p2n);

    a2=postmnmx(a2n,mint,maxt)

    echo off

    pause

    clc

    程序说明:所用样本数据(见 m_data )包括输入和输出数据,都先进行归一化,还有一个问题就是你要进行预测的样本数据 ( 见本例

    p2) 在进行仿真前,必须要用 tramnmx 函数 进行事先归一化处理,然后才能用于预测,最后的仿真结果要用 postmnmx

    进行反归一,这时的输出数据才是您所需要的预测结果。

    个人认为: tansig 、 purelin 、 logsig

    是网络结构的传递函数,本身和归一化没什么直接关系,归一化只是一种数据预处理方法。

    ==================================================================================

     

    需要说明的是并不是任何问题都必须事先把原始数据进行规范化 ,

    也就是数据规范化这一步并不是必须要做的 , 要具体问题具体看待 , 测试表明有时候规范化后的预测准确率比没有规范化的预测准确率低很多

    . 就最大最小值法而言 , 当你用这种方式将原始数据规范化后 ,

    事实上意味着你承认了一个假设就是测试数据集的每一模式的所有特征分量的最大值 ( 最小值 ) 不会大于 ( 小于 )

    训练数据集的每一模式的所有特征分量的最大值 ( 最小值 ), 但这条假设显然过于强 , 实际情况并不一定会这样 .

    使用平均数方差法也会有同样类似的问题 . 故数据规范化这一步并不是必须要做的 , 要具体问题具体看待

    . [faruto 按 ]

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    关于神经网络( matlab )归一化的整理 (by strongbox)

    http://www.ilovematlab.cn/viewthread.php?tid=12186

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    由于采集的各数据单位不一致,因而须对数据进行 [-1 , 1] 归一化处理,归一化方法主要有如下几种,供大家参考:( by james

    )

    1 、线性函数转换,表达式如下:

    y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)

    说明: x 、 y 分别为转换前、后的值, MaxValue 、 MinValue 分别为样本的最大值和最小值。

    2 、对数函数转换,表达式如下:

    y=log10(x)

    说明:以 10 为底的对数函数转换。

    3 、反余切函数转换,表达式如下:

    y=atan(x)*2/PI

    归一化是为了加快训练网络的收敛性,可以不进行归一化处理

    归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在 0-1 之间是统计的概率分布,归一化在 -1--+1

    之间是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。无论是为了建模还是为了计算,首先基本度量单位要同一,神经网络是以样本在事件中的统计分别几率来进行训练(概率计算)和预测的,归一化是同一在

    0-1 之间的统计概率分布;

    当所有样本的输入信号都为正值时,与第一隐含层神经元相连的权值只能同时增加或减小,从而导致学习速度很慢。为了避免出现这种情况,加快网络学习速度,可以对输入信号进行归一化,使得所有样本的输入信号其均值接近于

    0 或与其均方差相比很小。

    归一化是因为 sigmoid 函数的取值是 0 到 1

    之间的,网络最后一个节点的输出也是如此,所以经常要对样本的输出归一化处理。所以这样做分类的问题时用 [0.9 0.1 0.1]

    就要比用 [1 0 0] 要好。

    但是归一化处理并不总是合适的,根据输出值的分布情况,标准化等其它统计变换方法有时可能更好。

    关于用 premnmx 语句进行归一化:

    premnmx 语句的语法格式是: [Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)

    其中 P , T 分别为原始输入和输出数据, minp 和 maxp 分别为 P 中的最小值和最大值。 mint 和 maxt 分别为

    T 的最小值和最大值。

    premnmx 函数用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化,归一化后的数据将分布在 [-1,1] 区间内。

    我们在训练网络时如果所用的是经过归一化的样本数据,那么以后使用网络时所用的新数据也应该和样本数据接受相同的预处理,这就要用到

    tramnmx 。

    下面介绍 tramnmx 函数:

    [Pn]=tramnmx(P,minp,maxp)

    其中 P 和 Pn 分别为变换前、后的输入数据, maxp 和 minp 分别为 premnmx

    函数找到的最大值和最小值。

    ( by terry2008 )

    matlab 中的归一化处理有三种方法

    1. premnmx 、 postmnmx 、 tramnmx

    2. restd 、 poststd 、 trastd

    3. 自己编程

    具体用那种方法就和你的具体问题有关了

    ( by happy )

    pm=max(abs(p(i,:))); p(i,:)=p(i,:)/pm;

    for i=1:27

    p(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));

    end 可以归一到 0 1 之间

    0.1+(x-min)/(max-min)*(0.9-0.1) 其中 max 和 min 分别表示样本最大值和最小值。

    这个可以归一到 0.1-0.9

    =================================by ratbaby

    补充一个吧, 归一还可以用 mapminmax。

    这个函数可以把矩阵的每一行归一到[-1 1].

    [y1,PS] = mapminmax(x1). 其中x1 是需要归一的矩阵 y1是结果

    当需要对另外一组数据做归一时,比如SVM 中的 training data用以上方法归一,而test

    data就可以用下面的方法做相同的归一了

    y2 = mapminmax('apply',x2,PS)

    当需要把归一的数据还原时,可以用以下命令

    x1_again = mapminmax('reverse',y1,PS)

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为什么使用归一化