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mapminmax appLy

时间: 2025-02-25 19:36:36 浏览: 45

### 如何在MATLAB中应用`mapminmax`函数 #### 函数概述 `mapminmax`是一个用于预处理数据的函数，在神经网络和其他机器学习算法的数据准备阶段非常有用。该函数可以将输入向量按列归一化到指定范围，默认情况下是从0到1。 #### 使用实例下面展示了一个具体的例子来说明如何使用此函数： ```matlab % 创建原始数据集 x1 = [1; 2; 4]; % 应用mapminmax进行正向变换 [y, ps] = mapminmax(x1); disp('Transformed data:'); disp(y); disp('Process settings:'); disp(ps); % 修改目标区间下限为0（默认已经是最小值） ps.ymin = 0; % 利用相同的参数再次转换相同的数据 [y, ~] = mapminmax(x1, ps); disp('Re-transformed data with updated parameters:'); disp(y); ``` 上述代码片段展示了如何创建一个简单的数据集，并通过调用`mapminmax`来进行标准化操作[^1]。这里还演示了调整映射设置中的最小输出值的方法以及重新应用这些修改过的参数。对于逆变换过程，即恢复原来尺度上的数值，则可以通过如下方式实现： ```matlab % 假设t_sim是我们之前获得的一个已规范化的结果 t_sim = [0; 0.3333; 1]; % 反向变换以获取未规整化的预测值T_sim T_sim = mapminmax('reverse', t_sim, ps); disp('Unnormalized prediction values:'); disp(T_sim); ``` 这段脚本解释了怎样利用存储于结构体变量`ps`内的信息执行反向变换，从而把经过缩放的数据还原回初始状态下的取值范围[^3]。 #### 注意事项当涉及到实际项目时，请确保保存好所有的预处理步骤及其对应的配置项(`ps`)以便后续能够正确地解码或比较不同批次间的数据一致性。

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