matlab特征值归一化,如何用matlab将特征向量归一化呢？

归一化化定义：我是这样认为的，归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保正程序运行时收敛加快。

在matlab里面，用于归一化的方法共有三种:

(1)premnmx、postmnmx、tramnmx

(2)prestd、poststd、trastd

(3)是用matlab语言自己编程。

premnmx指的是归一到[－1 1],prestd归一到单位方差和零均值。(3)关于自己编程一般是归一到[0.1 0.9] 。具体用法见下面实例。

为什么要用归一化呢？首先先说一个概念，叫做奇异样本数据，所谓奇异样本数据数据指的是相对于其他输入样本特别大或特别小的样本矢量。

下面举例：

m=[0.11 0.15 0.32 0.45 30;

0.13 0.24 0.27 0.25 45];

其中的第五列数据相对于其他4列数据就可以成为奇异样本数据(下面所说的网络均值bp)。奇异样本数据存在所引起的网络训练时间增加，并可能引起网络无法收敛，所以对于训练样本存在奇异样本数据的数据集在训练之前，最好先进形归一化，若不存在奇异样本数据，则不需要事先归一化。

具体举例：

close all

clear

echo on

clc

%BP建模

%原始数据归一化

m_data=[1047.92 1047.83 0.39 0.39 1.0 3500 5075;

1047.83 1047.68 0.39 0.40 1.0 3452 4912;

1047.68 1047.52

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