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  • 对于列全为0的数据,maxmin标准化和列归一化结果会NAN->该矩阵所有数+0.0000000001,再进行处理 列归一代码↓ eps=0.0000000001; U=U+eps*ones(M,M); %ones[m,n] 生成m行n列的全1矩阵 vd=sum(U); t2=diag(vd); .....

    load数据↓

               U=load('outpath.txt');
    

    对于列全为0的数据,maxmin标准化和列归一化结果会NAN->该矩阵所有数+0.0000000001,再进行处理
    列归一代码↓

    eps=0.0000000001;
    U=U+eps*ones(M,M);      %ones[m,n] 生成m行n列的全1矩阵
    vd=sum(U);
    t2=diag(vd); 
    U=U*(t2^-1);
    

    z-score标准化↓

             U=zscore(U);
    

    max-min标准化 (eps用来处理列全为0的数据)

    eps=0.0000000001;
    U=U+eps*ones(m,n);
    [m, n]  = size(U);      %m,n为输入文本矩阵的行列
    for i = 1:n
        ma = max(U(:, i) ); 
        mi = min( U(:, i) );
        U_mami(:, i) = ( U(:, i)-mi ) / ( ma-mi );
    end
    
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  • Matlab数据标准化——mapstd、mapminmax

    千次阅读 2019-07-19 15:57:00
    Matlab神经网络工具箱中提供了两个自带的数据标准化处理的函数——mapstd和mapminmax,本文试图解析一下这两个函数的用法。 一、mapstd mapstd对应我们数学建模中常使用的Z-Score标准化方法。 What is Z-Score?...

    Matlab神经网络工具箱中提供了两个自带的数据标准化处理的函数——mapstd和mapminmax,本文试图解析一下这两个函数的用法。

    一、mapstd

    mapstd对应我们数学建模中常使用的Z-Score标准化方法。

    What is Z-Score?(摘自Orange_Spotty_Cat的CSDN博客,原文链接https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80312154

    简介


    Z-Score标准化是数据处理的一种常用方法。通过它能够将不同量级的数据转化为统一量度的Z-Score分值进行比较。

    一句话解释版本:

    Z-Score通过(x-μ)/σ将两组或多组数据转化为无单位的Z-Score分值,使得数据标准统一化,提高了数据可比性,削弱了数据解释性。

    Z-Score标准化是数据处理的方法之一。在数据标准化中,常见的方法有如下三种:

    1. Z-Score 标准化
    2. 最大最小标准化
    3. 小数定标法

    Z-Score的定义


    Z-Score处理方法处于整个框架中的数据准备阶段。也就是说,在源数据通过网络爬虫、接口或其他方式进入数据库中后,下一步就要进行的数据预处理阶段中的重要步骤。

    数据分析与挖掘中,很多方法需要样本符合一定的标准,如果需要分析的诸多自变量不是同一个量级,就会给分析工作造成困难,甚至影响后期建模的精准度。

    举例来说,假设我们要比较A与B的考试成绩,A的考卷满分是100分(及格60分),B的考卷满分是700分(及格420分)。很显然,A考出的70分与B考出的70分代表着完全不同的意义。但是从数值来讲,A与B在数据表中都是用数字70代表各自的成绩。

    那么如何能够用一个同等的标准来比较A与B的成绩呢?Z-Score就可以解决这一问题。

    下图描述了Z-Score的定义以及各种特征。

     

    Z-Score的目的

    如上图所示,Z-Score的主要目的就是将不同量级的数据统一转化为同一个量级,统一用计算出的Z-Score值衡量,以保证数据之间的可比性。

    Z-Score的理解与计算
    在对数据进行Z-Score标准化之前,我们需要得到如下信息:

    1)总体数据的均值(μ)

         在上面的例子中,总体可以是整个班级的平均分,也可以是全市、全国的平均分。

    2)总体数据的标准差(σ)

         这个总体要与1)中的总体在同一个量级。

    3)个体的观测值(x)

        在上面的例子中,即A与B各自的成绩。

    通过将以上三个值代入Z-Score的公式,即:

     

     

    我们就能够将不同的数据转换到相同的量级上,实现标准化。

     

    重新回到前面的例子,假设:A班级的平均分是80,标准差是10,A考了90分;B班的平均分是400,标准差是100,B考了600分。

    通过上面的公式,我们可以计算得出,A的Z-Score是1((90-80)/10),B的Z-Socre是2((600-400)/100)。因此B的成绩更为优异。

    反之,若A考了60分,B考了300分,A的Z-Score是-2,B的Z-Score是-1。因此A的成绩更差。

    因此,可以看出来,通过Z-Score可以有效的把数据转换为统一的标准,但是需要注意,并进行比较。Z-Score本身没有实际意义,它的现实意义需要在比较中得以实现,这也是Z-Score的缺点之一。

    Z-Score的优缺点
    Z-Score最大的优点就是简单,容易计算,在R中,不需要加载包,仅仅凭借最简单的数学公式就能够计算出Z-Score并进行比较。此外,Z-Score能够应用于数值型的数据,并且不受数据量级的影响,因为它本身的作用就是消除量级给分析带来的不便。

    但是Z-Score应用也有风险。首先,估算Z-Score需要总体的平均值与方差,但是这一值在真实的分析与挖掘中很难得到,大多数情况下是用样本的均值与标准差替代。其次,Z-Score对于数据的分布有一定的要求,正态分布是最有利于Z-Score计算的。最后,Z-Score消除了数据具有的实际意义,A的Z-Score与B的Z-Score与他们各自的分数不再有关系,因此Z-Score的结果只能用于比较数据间的结果,数据的真实意义还需要还原原值。
    ---------------------
    作者:Orange_Spotty_Cat
    来源:CSDN
    原文:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80312154
    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

     

    了解了Z-Score标准化是什么之后,我们来看一下matlab中该标准化对应的函数的help:

    mapstd Map matrix row means and deviations to standard values.

    mapstd processes input and target data by mapping its mean and standard deviations to 0 and 1 respectively.

    [Y,settings] = mapstd(X) takes a matrix and returns it transformed with the settings used to perform the transform.

    Here data with non-standard mean/deviations in each row is transformed.

    x1 = [log(rand(1,20)*5-1); rand(1,20)*20-10; rand(1,20)-1]; [y1,settings] = mapstd(x1)

    mapstd('apply',X,settings) transforms X consistent with settings returned by a previous transformation.

    x2 = [log(rand(1,20)*5-1); rand(1,20)*20-10; rand(1,20)-1]; y2 = mapstd('apply',x2,settings)

    mapstd('reverse',Y,settings) reverse transforms Y consistent with settings returned by a previous transformation.

    x1_again = mapstd('reverse',y1,settings)

     

    可以看到,mapstd的使用方法有如下几种:

    [Y, PS] = mapstd(X)

    [Y, PS] = mapstd(X, fp)

    [Y, PS] = mapstd(X, ymeans, ystd)

    Y = mapstd('apply', X, PS)

    X = mapstd('reverse', Y, PS)

    dx_dy = mapstd('dx_dy', X, Y, PS)

    我们依次来看一下这五种使用方法:

    ①最常规的、一般来说最先调用的使用方法:[Y, settings] = mapstd(X)

    调用形式:X是待处理的数据,数据格式如下表所示(每一列代表一个对象的m个属性,每一行是所有对象的一条属性)

    x1x1x1x1x1...
    x2x2x2x2x2...
    x3x3x3x3x3...

    ...

    ...............
    xmxmxmxmxm...

     

    假如我们的原始数据如下(节选自《数学建模算法与应用》第二版,P209页表9.1):(有黑色边框的部分是实际的数据表)

    省(自治区、直辖市)名x1x2x3x4x5
    山西8.3523.537.518.6217.42
    内蒙古9.2523.756.619.1917.77
    吉林8.1930.504.729.7816.28

    则使用mapstd函数对该数据表进行Z-Score标准化的代码应为:

    clc,clear;
    origin=[8.35 23.53 7.51 8.62 17.42; 9.25 23.75 6.61 9.19 17.77; 8.19 30.50 4.72 9.78 16.28]; [y, ps] = mapstd(origin') %注意数据表和mapstd函数所要求的格式不同,因此需要先对其进行一次转置 whos ps.xmean ps.xstd

    该段代码运行结果如下:

    y =
    
       -0.4317    1.1433   -0.7117
       -0.6049   -0.5494    1.1543
        0.8638    0.2317   -1.0955
       -0.9942   -0.0115    1.0057
        0.3380    0.7872   -1.1252
    
    
    ps = 
    
            xrows: 5
            yrows: 5
            xmean: [5x1 double]
             xstd: [5x1 double]
            ymean: 0
             ystd: 1
        no_change: 0
             gain: [5x1 double]
          xoffset: [5x1 double]
    
      Name        Size            Bytes  Class     Attributes
    
      origin      3x5               120  double              
      ps          1x1              1777  struct              
      y           5x3               120  double              
    
    
    ans =
    
        8.5967
       25.9267
        6.2800
        9.1967
       17.1567
    
    
    ans =
    
        0.5714
        3.9622
        1.4240
        0.5800
        0.7791

     可以看到,该调用格式的第一返回值是Z-Score标准化后的数据矩阵(格式与传入的矩阵的格式相同),第二返回值是一个有着行数、列数、平均值、标准差等数据的结构体,其中xmean的第一行(第一个元素)记录的是所有数据的第一项指标的均值,第二行(第二个元素)记录的是所有数据的第二项指标的均值;xstd则是这些指标的标准差,与xmean类同。

    另外的,该调用格式的第二返回值包含了ymean,ystd等信息,因此可以用作[Y, PS] = mapstd(X, fp)的第二参数;第二返回值同时包含了xmean, xstd等信息,因此也可以用作Y = mapstd('apply', X, PS)、X = mapstd('reverse', Y, PS)、dx_dy = mapstd('dx_dy', X, Y, PS)三个调用方式的PS参数

     

     ②传入ymean和ystd的使用方法:[Y, PS] = mapstd(X, ymeans, ystd)和[Y, PS] = mapstd(X, fp)

    默认情况下,ymeans=0,ystd=1(在ymeans=0和ystd=1的情况下,该调用方法就等同于①中所讲的使用方法)

    除了将ymeans和ystd作为两个参数传给函数以外,还可以将这两个参数放入一个结构体,再将该结构体传给函数

    示例代码如下:(该段代码来自老子今晚不加班的CSDN博客,原文链接:https://blog.csdn.net/hqh45/article/details/42965481

    x=[2,3,4,5,6;7,8,9,10,11];
    y=[2,3;4,5];
    [xx,ps]=mapstd(x,0,1)
    fp.ymean=0;
    fp.ystd=1;
    [xx,ps]=mapstd(x,fp)

     

    ③传入训练数据标准化时得到的ps,来计算预测数据的标准化,对应的调用格式为Y = mapstd('apply', X, PS)

    该调用格式实际上是根据已有给定的数据标准化处理映射PS,将给定的数据X标准化成Y

    示例代码如下:

    注:假设我们的待预测数据如下:(节选自《数学建模算法与应用》第二版,P209页表9.1):(有黑色边框的部分是实际的数据表)

    省(自治区、直辖市)名x1x2x3x4x5
    西藏7.9439.6520.9720.8222.52
    上海8.2864.348.0022.2220.06
    广东12.4776.395.5211.2414.52
    clc,clear;
    origin=[8.35 23.53 7.51 8.62 17.42; 9.25 23.75 6.61 9.19 17.77; 8.19 30.50 4.72 9.78 16.28];
    yuce=[7.94 39.65 20.97 20.82 22.52; 8.28 64.34 8.00 22.22 20.06; 12.47 76.39 5.52 11.24 14.52];
    [y, ps] = mapstd(origin');   %注意数据表和mapstd函数所要求的格式不同,因此需要先对其进行一次转置
    dd=mapstd('apply',yuce',ps)  %注意这里需要转置

     

    ④根据已有给定的数据标准化处理映射PS,将给定的标准化数据Y反标准化,对应的调用格式为X = mapstd('reverse', Y, PS)

    与③类同,只不过求解方向从X->Y变成了从Y->X

    示例代码如下:

    clc,clear;
    origin=[8.35 23.53 7.51 8.62 17.42; 9.25 23.75 6.61 9.19 17.77; 8.19 30.50 4.72 9.78 16.28];
    yuce=[7.94 39.65 20.97 20.82 22.52; 8.28 64.34 8.00 22.22 20.06; 12.47 76.39 5.52 11.24 14.52];
    [y, ps] = mapstd(origin');   %注意数据表和mapstd函数所要求的格式不同,因此需要先对其进行一次转置
    dd=mapstd('apply',yuce',ps)  %注意这里需要转置
    dddd=mapstd('reverse',dd,ps)

    运行结果如下:

    dd =
    
       -1.1492   -0.5542    6.7783
        3.4636    9.6951   12.7364
       10.3162    1.2079   -0.5337
       20.0392   22.4529    3.5228
        6.8838    3.7264   -3.3841
    
    
    dddd =
    
        7.9400    8.2800   12.4700
       39.6500   64.3400   76.3900
       20.9700    8.0000    5.5200
       20.8200   22.2200   11.2400
       22.5200   20.0600   14.5200

    可以看到,我们对标准化后的数据再用同样的映射ps进行一次逆标准化后,就可以得到原始数据(当然,该例子中得到的结果是原始数据表格的转置)

     

    ⑤调用格式dx_dy = mapstd('dx_dy', X, Y, PS)

    该调用格式不是很常用,matlab的help中未给出该调用格式的相关说明,这里采用天涯de何处的新浪博客给出的说法:根据给定的矩阵X、标准化矩阵Y及映射PS,获取逆向导数(reverse derivative)。如果给定的X和Y是m行n列的矩阵,那么其结果dx_dy是一个n结构体数组,其每个元素又是一个n的对角矩阵。(原文链接地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_b3509cfd0101bt9u.html

      

    二、mapminmax

     mapminmax函数对应的是我们另外一个常用的标准化方式——最大最小归一化,其功能主要是将原始数据线性化的方法转换到[0,1]的范围,归一化公式如下: 


      其中xmax为样本数据的最大值,xmin为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致xmax和xmin的变化,需要重新定义。

    mapminmax的matlab使用方式与mapstd类似,这里不再赘述,也可参考天涯de何处的新浪博客:

    一、mapminmax

    mapminmax按行逐行地对数据进行标准化处理,将每一行数据分别标准化到区间[ymin, ymax]内,其计算公式是:y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin。如果某行的数据全部相同,此时xmax=xmin,除数为0,则Matlab内部将此变换变为y = ymin。

     

    (1) [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)——将数据X归一化到区间[YMIN,YMAX]内,YMIN和YMAX为调用mapminmax函数时设置的参数,如果不设置这两个参数,这默认归一化到区间[-1, 1]内。标准化处理后的数据为Y,PS为记录标准化映射的结构体。

    【例1Matlab命令窗口输入:X=12+8*randn(6,8); [Y,PS] = mapminmax(X,0,1),则将随机数矩阵X按行逐行标准化到区间[0,1]内,并返回标准矩阵Y和结构体PS(至于它的作用,将在后面介绍到),它记录了X的行数、X中各行的最大值与最小值等信息。这里:

    PS =

             name: 'mapminmax'

            xrows: 6

             xmax: [6x1 double]

             xmin: [6x1 double]

           xrange: [6x1 double]

            yrows: 6

             ymax: 1

             ymin: 0

           yrange: 1

        no_change: 0

             gain: [6x1 double]

          xoffset: [6x1 double]

     

    (2) [Y,PS] = mapminmax(X,FP)——将YMIN和YMAX组成的结构体FP作为映射参数(FP.ymin和FP.ymax.)对进行标准化处理。

    【例2Matlab命令窗口输入:XX=12+8*randn(6,8); FP.ymin=-2; FP.ymax=2; [YY,PSS] = mapminmax(XX,FP),则将随机数矩阵X按行逐行标准化到区间[-2,2]内,并返回标准矩阵YY和结构体PSS。

     

    (3) Y = mapminmax('apply',X,PS)——根据已有给定的数据标准化处理映射PS,将给定的数据X标准化为Y。

    【例3在例1的基础上,Matlab命令窗口输入:XXX=23+11*randn(6,8); YYY= mapminmax('apply',XXX,PS),则根据例1的标准化映射,将XXX标准化(结果可能不全在先前设置的[YMIN,YMAX]内,这取决于XXX中数据相对于X中数据的最大值与最小值的比较情况)。注意:此时,XXX的行数必须与X的行数(PS中已记录)相等,否则无法进行;列数可不等。

     

    (4) X = mapminmax('reverse',Y,PS)——根据已有给定的数据标准化处理映射PS,将给定的标准化数据Y反标准化。

    【例4在例1的基础上,Matlab命令窗口输入:YYYY=rand(6,8); XXXX = mapminmax('reverse', YYYY,PS),则根据例1的标准化映射,将YYYY反标准化。注意:此时,YYYY的行数必须与X的行数(PS中已记录)相等,否则无法进行;列数可不等。

     

    (5) dx_dy = mapminmax('dx_dy',X,Y,PS) ——根据给定的矩阵X、标准化矩阵Y及映射PS,获取逆向导数(reverse derivative)。如果给定的X和Y是m行n列的矩阵,那么其结果dx_dy是一个n结构体数组,其每个元素又是一个m×n的对角矩阵。这种用法不常用,这里不再举例。

     

    三、Z-Score标准化和最大最小归一化

    参照云时之间的腾讯云文章:(原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1091627

    归一化的依据非常简单,不同变量往往量纲不同,归一化可以消除量纲对最终结果的影响,使不同变量具有可比性。比如两个人体重差10KG,身高差0.02M,在衡量两个人的差别时体重的差距会把身高的差距完全掩盖,归一化之后就不会有这样的问题。

    标准化的原理比较复杂,它表示的是原始值与均值之间差多少个标准差,是一个相对值,所以也有去除量纲的功效。同时,它还带来两个附加的好处:均值为0,标准差为1。

    均值为0有什么好处呢?它可以使数据以0为中心左右分布(这不是废话嘛),而数据以0为中心左右分布会带来很多便利。比如在去中心化的数据上做SVD分解等价于在原始数据上做PCA;机器学习中很多函数如SigmoidTanhSoftmax等都以0为中心左右分布(不一定对称)。

    标准差为1有什么好处呢?这个更复杂一些。对于xixi与xi′xi′两点间距离,往往表示为

    其中dj(xij,xi′j)dj(xij,xi′j)是属性jj两个点之间的距离,wjwj是该属性间距离在总距离中的权重,注意设wj=1,∀jwj=1,∀j并不能实现每个属性对最后的结果贡献度相同。对于给定的数据集,所有点对间距离的平均值是个定值,即

    是个常数,其中

    可见第jj个变量对最终整体平均距离的影响是wj⋅¯djwj⋅d¯j,所以设wj∼1/¯djwj∼1/d¯j可以使所有属性对全数据集平均距离的贡献相同。现在设djdj为欧式距离(或称为二范数)的平方,它是最常用的距离衡量方法之一,则有

    其中varjvarj是Var(Xj)Var(Xj)的样本估计,也就是说每个变量的重要程度正比于这个变量在这个数据集上的方差。如果我们让每一维变量的标准差都为1(即方差都为1),每维变量在计算距离的时候重要程度相同。

     

    在涉及到计算点与点之间的距离时,使用归一化或标准化都会对最后的结果有所提升,甚至会有质的区别。那在归一化与标准化之间应该如何选择呢?根据上一节我们看到,如果把所有维度的变量一视同仁,在最后计算距离中发挥相同的作用应该选择标准化,如果想保留原始数据中由标准差所反映的潜在权重关系应该选择归一化。另外,标准化更适合现代嘈杂大数据场景。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/Briddle-ch/p/11213001.html

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  • matlab文件的标准化(min-max标准化

    千次阅读 2018-05-18 21:32:00
    x=importdata('F:/4yuefengfengsu.mat')y=(x-min(x))/(max(x)-min(x))dlmwrite('F:/4yuefengfengsu123.mat',y)
    x=importdata('F:/4yuefengfengsu.mat')
    
    y=(x-min(x))/(max(x)-min(x))
    dlmwrite('F:/4yuefengfengsu123.mat',y)
    展开全文
  • matlab矩阵标准化代码RegEM:正规化的期望最大化 该存储库包含用于以下目的的Matlab模块的集合: 从不完整的数据集中估计平均值和协方差矩阵,以及 不完整数据集中缺失值的归因。 这些模块实现了以下内容中描述的...
  • 标准归一最大最小归一

    万次阅读 2018-01-16 18:36:57
    1,标准归一。  将原始数据集归一化为均值为0、方差1的数据集,归一公式如下: ...2,最大最小归一。  将原始数据线性的方法转换到[0 1]的范围,归一公式如下: x∗=x−xmaxxmax−xminx^* = \frac{x-x

    1,标准归一化。
      将原始数据集归一化为均值为0、方差1的数据集,归一化公式如下:

    x=xμδ x ∗ = x − μ δ
      其中 μ μ 为所有样本数据的均值, δ δ 为所有样本数据的标准差。

    2,最大最小归一化。
      将原始数据线性化的方法转换到[0 1]的范围,归一化公式如下:

    x=xxminxmaxxmin x ∗ = x − x m i n x m a x − x m i n
      其中 xmax x m a x 为样本数据的最大值, xmin x m i n 为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致 xmax x m a x xmin x m i n 的变化,需要重新定义。

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  • 程序练习:Matlab 实现最小二乘法

    万次阅读 2018-05-19 11:09:00
    当前数据分析,机器学习比较热门,因此特别从此其基础开始学起,最小二乘回归方法,是一种常用的拟合一堆数据中因变量与自变量的方法,它的优化目标是最小化均方误差 : 其matlab代码如下 n=100; N=1000; x=...
  • B3MSV 双向分支定界 (B3) 子集选择使用最小奇异值 (MSV) 作为标准。 考虑以下子集选择问题: 给定一个高 (mxn, m>n) 矩阵 A,找到 A 的 n 行,使得生成的 nxn 方形子矩阵在所有可能的 nxn 子矩阵中具有最大的 MSV...
  • matlab最小二乘法

    千次阅读 2016-12-12 23:43:30
    最小二乘是建立表到表的线性拟合关系,然后预测的方法(处理高维数据),比如在光谱分析中,X是某物质的光谱样本构成的训练集,Y是对应的成分数据,x是要预测成分的光谱数据function [y5,S] = pls2(X,Y,x) ...
  • MATLAB关于归一化、标准化

    千次阅读 2017-08-16 18:17:56
    困惑:归一化和标准化的差别? 二者的英文貌似都是data normalization,译者们是怎么把它们掰开的呢?Google上没查到相关的解释。所以从我现在能找到的资料来看,暂且置信于这两篇: ...
  • matlab归一化和标准化

    千次阅读 2020-03-27 22:32:43
    归一化一般采用的是最大最小规范化对原始数据进行线性变换 标准化一般采用的是Z-score规范化:就是均值是0,方差是1的正太分布。 在matlab里面归一化的方法有:premnmx、postmnmx、tramnmx、mapminmax...
  • 阻尼最小二乘法matlab代码我的matlab机器人学工具箱 DH参数在MATLAB中的简单直接实现这可用于执行机器人的正向运动学,以查找机器人每个链接的位置和方向。 DH参数的实现有两种不同的约定。 这使用标准的DH参数,该...
  • matlab人脸识别论文

    万次阅读 多人点赞 2019-10-11 17:41:51
    特征提取与人脸识别,特征提取之前一般都要敌几何归一和灰度归一的工作。前者指根据人脸定位结果将图像中的人脸变化到同一位置和大小:后者是指对图像进行光照补偿等处理,以克服光照变化的影响,光照补偿能够...
  • IEEE 数字波形记录器标准 (IEEE Std 1057):使用矩阵运算拟合正弦波数据的最小二乘算法: - 三参数(已知频率,非迭代)和-四参数(通用,迭代查找频率)。 新增功能: - 启用复杂的正弦曲线拟合。 - 使用函数 ...
  • MATLAB 归一
  • 基于MATLAB的指纹识别与匹配

    万次阅读 多人点赞 2019-08-28 22:04:15
    1.归一和切割 2.均值滤波和二值 3.细化 4.找中心点 5.找端点和分叉点 6.匹配(未完待续) 主函数代码 close all clear all clc im1=imread('108_4.tif'); figure imshow(im1);title('原图像'); I=normalize2...
  • MATLAB数据拟合

    千次阅读 2019-11-22 11:55:27
    结合MATLAB曲线拟合工具箱介绍数据拟合,内容包括数据预处理、参数拟合和非参数拟合等。 【课程收益】 MATLAB曲线拟合工具箱中工具和函数的使用 参数拟合和非参数拟合,方法和算法 拟合计算前的数据预处理,计算...
  • 傻瓜攻略(十二)——MATLAB实现偏最小二乘回归PLS

    千次阅读 多人点赞 2020-09-23 22:37:13
    最小二乘回归方法 特点 代码 灵活应用
  • 模糊PID算法及其MATLAB仿真(1)

    万次阅读 多人点赞 2019-04-15 20:34:35
    算数运算可以表示为: 另外还有最大最小运算、布尔运算、标准法运算等。 其实需要注意的主要就是模糊运算与常规的运算之间的区别。比如在模糊控制中看起来可能是交运算符(^),但是实际上是个取极小值运算。 4.5、...
  • 最小二乘回归 MATLAB程序代 码 偏最小二乘回归 MATLAB 程序代码 单因变量 function y=pls(pz) [row,col]=size(pz; aver=mean(pz; stdcov=std(pz; % 求均值和标准差 rr=... % 数据标准化 stdarr = ( pz - aver(ones
  •  最大飞行速度 Vmin = - 10 ; %  最小飞行速度 popx = rand ( N , D ) * ( Xmax - Xmin ) + Xmin ; % 初始粒子群的位置 ( 粒子位置是一个D维向量 ) popv = rand ( N , D ) * ( Vmax - Vmin ) ...
  • 基于MATLAB的语音信号处理

    万次阅读 多人点赞 2018-07-15 01:21:20
    基于MATLAB的语音信号处理摘要:语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个,是目前极为活跃和...通过MATLAB可以对数字的语音信号进行时频域分析,方便地展现语音信号的时域及频域曲线,并且根...
  • MATLABMATLAB的基础知识

    千次阅读 多人点赞 2017-04-12 11:52:00
    MATLAB的启动和退出1.MATLAB的启动有如下两种方式: 方式一:双击操作系统桌面上的MATLAB快捷方式,即可启动并打开MATLAB命令窗口。 方式二:单击【开始】菜单,依次指向【程序】→【MATLAB】即可启动并打开...
  • 最小二乘支持向量机(LSSVM)详解

    万次阅读 2019-02-14 20:51:57
    最小二乘支持向量机(LSSVM)详解 第四十六次写博客,本人数学基础不是太好,如果有幸能得到读者指正,感激不尽,希望能借此机会向大家学习。在《》一文中曾对支持向量机(SVM)以及支持向量回归(SVR)进行了...
  • matlab最小二乘求解方程

    千次阅读 2019-11-13 16:49:15
    有约束线性最小二乘的标准形式为 sub.to 其中:C、A、Aeq 为矩阵;d、b、beq、lb、ub、x 是向量。 在MATLAB5.x 中,约束线性最小二乘用函数conls 求解。 函数 lsqlin 格式 x = lsqlin(C,d,A,b) %求在约束...
  • matlab最小二乘法及其检验

    万次阅读 多人点赞 2016-02-26 00:59:24
    很多其他的优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘形式表达。偏最小二乘法 clc % 清屏 clear all; % 删除workplace变量 close all; % 关掉显示图形窗口 format short pz=[191 36 50 5 1
  • MATLAB——偏最小二乘回归算法

    千次阅读 2018-10-18 17:09:58
    部分最小二乘回归分别在X和Y中提取成分和,他们分别是x1,...,xp和y1,...,yq的线性组合。提取这两个成分有以下要求: (1)两个成分尽可能多的携带他们各自数据表的变异信息。 (2)两个成分的相关程度达到最大。 ...
  • Matlab 归一化(normalization)/标准化 (standarization)

    万次阅读 多人点赞 2016-08-08 14:51:36
    数据规范中的归一化与标准化: A.归一化 vs. 标准化  归一化: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...
  • 最小化——最速下降法matlab实现

    千次阅读 多人点赞 2020-12-08 21:32:42
    最小化——最速下降法matlab实现 1、matlab代码 function [min_x,min_f,k]=down(f,x0,var,eps) %%%输入目标函数f,初始点x0,以及自变量var和精度eps %%%利用Newton迭代法计算无约束目标函数极小值; %%%输出最小值点...
  • matlab中,我们可以直接利用zscore(x)这个函数来将数据标准化。 其核心思想是: z=(x-mean(x))./std(x) 参考资料: [1].百度百科.偏最小二乘回归法 [2].数学建模算法与应用第二版 [3]. 刘柏森,刘艳.基于...
  • matlab zscore函数 数据的标准化处理

    万次阅读 2017-02-16 14:51:01
    在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化...

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