function x = normalize(x, mu, sigma) x = bsxfun(@minus, x, mu); x = bsxfun(@rdivide, x, sigma); end 这里归一化使用的函数为: x′=x−μσ 还可根据具体问题 ...
https: www.cnblogs.com mtcnn p .html https: www.it .com article .htm 对数据进行规范化和计算K近邻一样经常使用,所以用MATLAB直接实现一个函数保存在博客上,这样每次使用的时候直接从这里复制一份就可以了,所以说博客对于个人来说也是一个移动的笔记,只要在一个有网络的地方就可以查阅。 normalize的MATLA函数代码实现如下所 ...
2021-07-06 13:56 0 212 推荐指数:
function x = normalize(x, mu, sigma) x = bsxfun(@minus, x, mu); x = bsxfun(@rdivide, x, sigma); end 这里归一化使用的函数为: x′=x−μσ 还可根据具体问题 ...
数据规范化就是消除量纲的影响,这点很重要。 对算法的作用 在以梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回归、神经网络、svm,规范化能加快求解速度, 在以距离计算为核心的算法中,譬如KNN、Kmeans,规范化能提高模型的精度, 在树模型中,无需规范化。 概述 数据规范化有很多种 ...
数据规范化 均值-方差规范化、极差规范化 均值-方差规范化:是指变量或者指标数据减去其均值再除以标准差得到的数据。新数据均值为0,方差为1。其公式如下: 极差规范化: 是指变量或是指标数据减去其最小值,再除以最大值与最小值之差,得到新的数据。新数据取值范围再[0,1]。其计算公式 ...
,KNN,K-means,聚类等方法 数据规范化处理处理主要有以下三种 1,最小-最大规范化 ...
2、主属性、非主属性 3、范式 4、规范化理论 模式分解 保持函数依赖分解 定义:对于R (U,F)的分解,p={R1 ...
本文代码均已在 MATLAB R2019b 测试通过,如有错误,欢迎指正。 目录 一、数据规范化的原理 二、Matlab代码实现 1.最小-最大规范化 代码运行结果 2.零-均值规范化 代码运行结果 3.小数定标规范化 ...
范式 第一范式(1NF):要求属性值不可再分,即属性项不能由属性组合组成 第二范式(2NF):引入主键,如果关系模式R为第一范式,并且R中每一个非主属性完全函数依赖于R的某个候选键,则R为第二范式模式。(主属性与非主属性:如果A是关系模式R的候选码的一个属性,则称 ...
sklearn实现---归类为5大类 sklearn.preprocessing.scale()(最常用,易受异常值影响) sklearn.preprocessing.StandardScaler() sklearn.preprocessing.minmax_scale()(一般 ...