-
2021-04-18 09:22:35
matlab数据归一化处理
代码如下:x1=[124],x2=[523];
>>[y,ps]=mapminmax(x1)
y=
-1.0000-0.33331.0000
ps=
name:'mapminmax'
xrows:1
xmax:4
xmin:1
xrange:3
yrows:1
ymax:1
ymin:-1
yrange:2
数据归一化处理怎么弄
归一化,就是把原来数据范围缩小(或放大)到 0 和 1 的范抄围。
例如 RGB(红绿兰)颜色,原来范围 红绿兰 分别是 十六进制 0 到 0xFF.
归一化,变 到 0 到 1 的范围,只要分别 除以 0xFF,就可以了。
另一种RGB归一化,是把RGB变 HSV / HSL。颜色可以用色度 0到1来表示。袭(有公知式计算)。
再例如,屏幕上1点位置,你可以用x,y几何尺寸表示,可以用x,y,pixel表示。归一化,就是把位置坐标变成0到1表示。
只要把 原 x 除以屏幕宽度 w, 原 y 除以屏幕高道度 H, 就可以了。
数学上 归一化,就是物理上 “无因次化”。
origin 数据归一化处理
1、打开OriginPro8.5。
2、zd点击SparkLines的图,可以看到趋势图。
3、纵坐标显示的是没有归一化的数据,这有时不方便数据对比。
4、下面内进行归一化处理,选中整列数据。
5、右键容选择Normalize点击。
6、弹出框可以设置一些信息,默认就好。
7、可以看到数据被归一化了,OriginPro默认采用的是线性归一化。
注意事项:
Origin强大的数据导入功能,支持多种格式的数据,包括ASCII、Excel、NI TDM、DIADem、NetCDF、SPC等等。
数据标准化和数据归一化有什么区别吗?
当然是EXCEL简单,你看看有多少人用知 EXCEL就知道了,但是有几个人知道SPSS是个统计软件呢?
我不知道你说的标准化处理是什么意思,但是无量纲道化处理指的是,对于一个数列n,如果一致该数列的绝对值存在极限|N|,那么将该数列中每个元素除以这个极限值n/|N|,得到的是一个正负百分比序列n%,所有取值都在正负1范围内,这种叫做无量纲化处理,好处是可以将一些基数过大或者过小的序列按回照一个统一的标准进行比较,看起来很方便。
比如说,你说美国人很有钱,一个美国人每年挣10万美金,一个中国人很穷,一年挣2万人民币,但是如果把房价作为一个基准,那么可以认为,一个美国人一年工资可以买到30平米房子,一个中国人也许一年工资也就是买1平米房子,这就答是无量纲化处理的方法,两者从不可比到同一一个基准的方法
但愿你能看懂
数据处理 归一化
根据你的公式可以返归一,相当于x1'已知,但是应该要知道x1_MinValue, x1_MaxValue。
更多相关内容 -
机器学习之数据归一化
2020-12-22 07:56:03为什么需要进行数据归一化? 举个简单的例子,样本1以[1, 200]输入到模型中去的时候,由于200可能会直接忽略到1的存在。此时样本间的距离由时间所主导。 此时,如果将天数转换为占比1年的比例,200/365=0.5479, 100... -
python opencv-图像数据归一化
2021-01-20 02:15:291.2.优点:归一化使数据有可比性,同时又保持相比较的两个数据之间的相对关系 转换成标准模式,防止仿射变换的影响。 减小几何变换的影响;加快梯度下降求最优解的速度,收敛加快 1.3.作用:归纳统一样本统计分布;... -
python数据归一化及三种方法详解
2021-01-20 06:38:51数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的... -
数据归一化matlab代码
2020-12-13 15:00:23对于矩阵,向量的一个归一化小程序。很简单。能归到0~1的区间之内。 对于矩阵,向量的一个归一化小程序。很简单。能归到0~1的区间之内。 -
Python数据预处理之数据规范化(归一化)示例
2020-12-25 04:19:00为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响,需要进行标准化(归一化)处理,将数据按照比例进行缩放,使之落入一个特定的区域,便于进行综合分析。 数据规范化方法主要有: – 最小-最大规范化 – 零-均值规范化 ... -
数据归一化:数据归一化方法的MATLAB源代码-matlab开发
2021-05-29 03:52:03在此代码中,提供了 14 种方法来规范化数据。 将未归一化(或原始)的数据输入到特定的方法中,得到相应的归一化数据。 -
python实现栅格数据批量归一化
2020-10-17 23:51:58图像归一化,就是(数值-min)/(max-min),把结果都划归到0-1范围,便于不同变量之间的比较,取消...我们利用python的arcpy包对栅格数据批量归一化,而且再保证属性中没有最大值和最小值信息的情况下也能实现归一化计算。 -
使用sklearn进行对数据标准化、归一化以及将数据还原的方法
2020-12-25 05:15:00归一化其实就是标准化的一种方式,只不过归一化是将数据映射到了[0,1]这个区间中。 标准化则是将数据按照比例缩放,使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值=0,标准差=1,因而标准化的数据可正可负。 二、... -
基于数据归一化以及Python实现方式
2021-01-20 04:19:00数据归一化: 数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。 为什么要做归一化: 1)加快梯度下降求最... -
详解python实现数据归一化处理的方式:(0,1)标准化
2020-09-19 01:35:46主要介绍了详解python实现数据归一化处理的方式:(0,1)标准化,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 -
归一化_labview归一化_归一化_
2021-10-03 10:53:57实现区间缩小,通过labview实现数字归一化 -
Matlab数据归一化代码
2018-10-05 18:08:12带有例子的matlab的归一化和反归一化的代码,很详细。 -
python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)
2020-12-31 10:53:40多数情况下,需要对数据集进行归一化处理,再对数据进行分析 #首先,引入两个库 ,numpy,sklearn from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np #将csv文件导入矩阵当中 my_matrix = np.... -
01.数据预处理——数据归一化.ipynb
2020-06-19 17:10:3701.数据预处理——数据归一化.ipynb -
MATLAB数据集归一化代码
2018-03-08 19:34:50两种归一化MATLAB代码。是个.m文件,直接复制到matlab就可以使用 -
arcgis数据处理归一化和标准化.tbx
2021-08-28 10:45:13ARCGIS数据处理标准化和归一化的处理工具箱 -
pytorch 归一化与反归一化实例
2020-09-18 04:50:24今天小编就为大家分享一篇pytorch 归一化与反归一化实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 -
二维数组的分位数归一化:返回归一化数据集-matlab开发
2021-06-01 17:00:05基于所有数据都是在相同条件下测量/分析的假设,分位数归一化将有助于纠正这种可变性。 它将返回一个标准化的数据集。 蛋白质组学/基因组学应用分位数归一化 全局归一化 - 强制芯片具有相等的平均(中值)强度... -
TensorFlow实现批量归一化操作的示例
2020-09-17 12:46:06主要介绍了TensorFlow实现批量归一化操作的示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 -
python numpy 按行归一化的实例
2020-12-23 17:11:08如下所示: import numpy as np Z=np.random.random((5,... 您可能感兴趣的文章:详解python实现数据归一化处理的方式:(0,1)标准化Python数据预处理之数据规范化(归一化)示例python 实现对数据集的归一化的方法(0- -
matlab数据归一化
2013-03-18 16:35:27matlab数据归一化处理,自己总结的,一起学习下 -
数据标准化 归一化方法总结
2014-01-11 13:05:40数据归一化方法和原理总结 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... -
KDD99数据集的归一化
2017-09-04 10:03:35将KDD99数据集中的符号性变成数值化,编程语言是Python; KDD数据集的每条连接记录是有38个数字特征和3个符号型特征组成,要相对数据进行处理首先要进行数据的标准化。符号型特征数值化。采用属性映射的方法 -
为什么要进行数据归一化
2021-12-24 01:23:21当数据集的特征间具有不同的值范围时,数据归一化是非常有必要的,数据归一化的目的是使特征具有相同的度量尺度。 比如数据集包含了两个特征,年龄(x1)和收入(x2)。年龄范围为0~100岁之间,收入范围为0~20000及...点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”
重磅干货,第一时间送达
原文:https://medium.com/@urvashilluniya/why-data-normalization-is-necessary-for-machine-learning-models-681b65a05029
数据归一化常用于机器学习的预处理阶段,当数据集的特征间具有不同的值范围时,数据归一化是非常有必要的,数据归一化的目的是使特征具有相同的度量尺度。
比如数据集包含了两个特征,年龄(x1)和收入(x2)。年龄范围为0~100岁之间,收入范围为0~20000及以上,收入大约是年龄的1000倍。因此收入和年龄具有不同的范围,当对该数据构建多元线性回归模型时,收入对结果影响远远大于年龄的值,但是这和实际情况是不相符的,因为忽视了年龄对结果的影响。
为了进一步解释,我们构造两个神经网络模型:一个不使用归一化数据,另一个使用归一化数据,比较这两个模型的结果,并将展示归一化对模型准确性的影响。
原始数据集的前几行:
使用非归一化的原始数据集构建神经网络模型:
'''Using covertype dataset from kaggle to predict forest cover type''' #Import pandas, tensorflow and keras import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split import tensorflow as tf from tensorflow.python.data import Dataset import keras from keras.utils import to_categorical from keras import models from keras import layers #Read the data from csv file df = pd.read_csv('covtype.csv') #Select predictors x = df[df.columns[:54]] #Target variable y = df.Cover_Type #Split data into train and test x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y , train_size = 0.7, random_state = 90) '''As y variable is multi class categorical variable, hence using softmax as activation function and sparse-categorical cross entropy as loss function.''' model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu, input_shape=(x_train.shape[1],)), keras.layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu), keras.layers.Dense(8, activation= 'softmax') ]) model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history1 = model.fit( x_train, y_train, epochs= 26, batch_size = 60, validation_data = (x_test, y_test))
输出结果为:
Output: Epoch 1/26 406708/406708 [==============================] - 19s 47us/step - loss: 8.2614 - acc: 0.4874 - val_loss: 8.2531 - val_acc: 0.4880 Epoch 2/26 406708/406708 [==============================] - 18s 45us/step - loss: 8.2614 - acc: 0.4874 - val_loss: 8.2531 - val_acc: 0.4880 ............... Epoch 26/26 406708/406708 [==============================] - 17s 42us/step - loss: 8.2614 - acc: 0.4874 - val_loss: 8.2531 - val_acc: 0.4880
模型的验证准确率仅仅为48.0%。
我们通过归一化数据集构建神经网络模型,通过对数据集去均值化以及将它缩放到单位方差来实现归一化。
数据集归一化代码:
from sklearn import preprocessing df = pd.read_csv('covtype.csv') x = df[df.columns[:55]] y = df.Cover_Type x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y , train_size = 0.7, random_state = 90) #Select numerical columns which needs to be normalized train_norm = x_train[x_train.columns[0:10]] test_norm = x_test[x_test.columns[0:10]] # Normalize Training Data std_scale = preprocessing.StandardScaler().fit(train_norm) x_train_norm = std_scale.transform(train_norm) #Converting numpy array to dataframe training_norm_col = pd.DataFrame(x_train_norm, index=train_norm.index, columns=train_norm.columns) x_train.update(training_norm_col) print (x_train.head()) # Normalize Testing Data by using mean and SD of training set x_test_norm = std_scale.transform(test_norm) testing_norm_col = pd.DataFrame(x_test_norm, index=test_norm.index, columns=test_norm.columns) x_test.update(testing_norm_col) print (x_train.head())
归一化数据集的前5行数据:
使用归一化数据集构建神经网络模型:
#Build neural network model with normalized data model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu, input_shape=(x_train.shape[1],)), keras.layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu), keras.layers.Dense(8, activation= 'softmax') ]) model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history2 = model.fit( x_train, y_train, epochs= 26, batch_size = 60,
输出结果为:
#Output: Train on 464809 samples, validate on 116203 samples Epoch 1/26 464809/464809 [==============================] - 16s 34us/step - loss: 0.5433 - acc: 0.7675 - val_loss: 0.4701 - val_acc: 0.8022 Epoch 2/26 464809/464809 [==============================] - 16s 34us/step - loss: 0.4436 - acc: 0.8113 - val_loss: 0.4410 - val_acc: 0.8124 Epoch 3/26 .................... Epoch 26/26 464809/464809 [==============================] - 16s 34us/step - loss: 0.2703 - acc: 0.8907 - val_loss: 0.2773 - val_acc: 0.8893
模型验证集的准确率达到了88.9%,远比非归一化数据集构建的模型要好。
用图比较两个模型:
结果:由上面图标可知,模型1(左1)由很低的验证准确率(48%),当迭代次数增加时,模型的训练准确率和验证准确率均没有提高,模型2(右1)的训练准确率和验证准确率随着迭代次数的增加均有一定程度的提高。
原因分析:若特征间具有不同的值范围时,因此梯度更新时,会来回震荡,经过较长的时间才能达到局部最优值或全局最优值。为了解决该模型问题,我们需要归一化数据,我们确保不同的特征具有相同的值范围,这样梯度下降可以很快的收敛。从右1的图表可知,准确率随着迭代次数的增加而提高,当迭代次数为26时,准确率达到了88.93%。
下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
在「小白学视觉」公众号后台回复:扩展模块中文教程,即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版,涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。
下载2:Python+OpenCV视觉实战项目52讲
在「小白学视觉」公众号后台回复:Python视觉实战项目,即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目,助力快速学校计算机视觉。
下载3:Pytorch常用函数手册
在「小白学视觉」公众号后台回复:pytorch常用函数手册,即可下载含有200余个Pytorch常用函数的使用方式,帮助快速入门深度学习。
交流群
欢迎加入公众号读者群一起和同行交流,目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群(以后会逐渐细分),请扫描下面微信号加群,备注:”昵称+学校/公司+研究方向“,例如:”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注,否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告,否则会请出群,谢谢理解~
-
什么是数据【标准化】【归一化】,他们有什么作用?
2018-09-08 18:34:39为什么归一化能提高梯度下降法求解最优解的速度? 假定为预测房价的例子,自变量为面积大小和房间数,因变量为房价。那么可以得到的公式为: y=θ1x1+θ2x2y=θ1x1+θ2x2 其中,x1x1代表房间数,θ1θ1代表x1x1...在机器学习中:
归一化:
为什么归一化能提高梯度下降法