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  • 数据归一化处理的意义,matlab数据归一化处理
    千次阅读
    2021-04-18 09:22:35

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    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。

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    重磅干货,第一时间送达db8ecb2724f5eda20c6f1f779291910b.png

    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:

    8fd188950fde7222795d2eedda43ba94.png

    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:

    f87e72862d8eef8df7c08698ea8af666.png

    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:

    f99e09a754486e3199ef95886fafb00c.png

    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

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    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。

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