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[讨论]神经网络数据归一化问题

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kyzy_560        

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发表于 2007-1-17 09:48 |只看该作者 |正序浏览
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 我有一列数据在(10,600)的区间内,我把每个数据都除以600换算到(0,1)内,可不可以呢。

新手,可能让大家见笑了,呵呵

zan
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di_dar

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    matlab中的归一化处理有三种方法 & q, B4 S) J0 D/ g
    1. premnmx、postmnmx、tramnmx ( S" A; I/ X! C  N. D
    2. restd、poststd、trastd % K. T% A* R3 t5 i" M
    3. 自己编程
    8 h: R% N# G, Y$ B: _具体用那种方法就和你的具体问题有关了 ) Y# k- c2 Q8 F# [6 ~; Z) S
    线性函数转换,表达式如下:
    3 k  B7 g% s+ o3 N3 h- my=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue) 4 V/ l/ `; {4 O+ d; [' J
    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/ v5 L! V- P" Q& D! E/ C
    关于用premnmx语句进行归一化: 4 g$ i0 h% ?, T  W1 M
    premnmx语句的语法格式是:[Pn,minp,maxp,Tn,mint,maxt]=premnmx(P,T)
    9 |3 O7 U6 \- 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。
    % _2 U9 I# Z) ^& Ypremnmx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。 9 `3 Y/ b; t5 L- v! U: v) c% ?
    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。
    9 g! X9 x8 u! e2 U; S) w1 y$ I/ vtramnmx函数: 8 Y# y- A9 @* ~* H, @
    [Pn]=tramnmx(P,minp,maxp) ) b) K7 I! @# G- h
    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。
    我正在用金山快盘。http://www.kuaipan.cn/?channel=6ohsg7
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    xczxtxy        

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    归一化的目的是消除数值大小不同数据对后续运算的影响,可以理解成“消除量纲的不同”
    ( k" _4 V! F/ E! O# u8 P有多种归一化的方式,你提的是最大值最小值归一化,是常用的做法
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    Kadyniost        

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