归一化函数mapminmax的讨论

一、基本用法

[y,ps] = mapminmax(x,ymin,ymax) % 这里如果不指定 ymin,ymax，则ymin默认为-1，ymax默认为1。

mapminmax(data) 默认归一化范围为[-1，1]，且对每一行做归一化。一定记住是对行进行归一化！！！

二、归一化的讨论

参考：http://www.ilovematlab.cn/thread-63766-1-1.html

问题一：

在智能算法程序实现中中，原始数据应当对每一个属性（维度进行归一化）即应当使数据集data中行代表属性，列代表样本数据个数。而数据读取函数textread、xlsread均根据数据集进行按列读取，因此，我们必须在归一化时注意是否需要转置。

问题二：

常用形式：

[inputtrain,setting] = mapminmax(input_train');

inputtest = mapminmax('apply',input_test',setting);

这两句命令代表将Input_text按input_train的归一化规则进行归一化，但是前提必须是input_test中的数据必须在inout_train数据的最小值和最大值之间

两种观点：

一种是将数据集与测试集放在一起进行归一化；另一种是不用在意测试集的最值，因为实际中测试数据本身就是不确定的，正好可以检测模型的诊断/预测能力。个人倾向于后者。具体情况还要具体对待

note:

BP神经网络中，newff函数使用的数据m行n列，行代表数据属性值，列代表数据样本的个数。

libSVM中，各函数使用的矩阵m行n列比如880X6，行代表数据样本的个数，列代表数据的属性值。两者正好相反。

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