Matlab 归一化(normalization)/标准化 (standarization)
来源:互联网 发布:梦三国若邪淘宝 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 09:32
数据规范中的归一化与标准化:
A.归一化 vs. 标准化
(注:本图转载自wikipedia)
在matlab里面,用于归一化的方法共有三种:
(1)premnmx、postmnmx、tramnmx。premnmx指的是归一到[-1 1],tramnmx是变化测试集输入结果,postmnmx是转化测试集输出结果。
(2)prestd、poststd、trastd。 prestd 归一到单位方差和零均值。
(3)自己编程。 关于自己编程一般是归一到[0.1 0.9]
B.
C.
D.Matlab命令说明
1. mean:计算向量均值。mean(x,1)列向量均值,mean(x,2)行向量均值。
2. std:计算向量均方差,std(x,0,1)列向量均方差,std(x,0,2)行向量均方差。 std2(x)矩阵均方差
3. var:计算向量方差,var(x)
4. sse:误差平方和,sse(x)。越接近于0,说明拟合的越好,数据预测越成功。
5. mse:均方差平方和,mse(x)=sse(x)/N。意义同sse
6. R-square:确定系数。确定系数是通过数据的变化来表征一个拟合的好坏。由上面的表达式可以知道“确定系数”的正常取值范围为[0 1],越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强,这个模型对数据拟合的也较好。
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