Matlab中的数据预处理-归一化（mapminmax）与标准化（mapstd）

一.mapminmax Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1] 意思是将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间,此时对于模式识别或者其他统计学来说,数据应该是每一列是一个样本,每一行是多个样本的同一维,即对于一个M*N的矩阵来说,样本的维度是M,样本数目是N,一共N列N个样本. 其主要调用形式有: 1. [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX) 2. [Y,PS] = mapmin

数据预处理包括数据的缺失值处理.标准化.规范化和离散化处理. 数据的缺失值处理:weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues. 对于数值属性,用平均值代替缺失值,对于nominal属性,用它的mode(出现最多的值)来代替缺失值. 标准化(standardize):类weka.filters.unsupervised.attribute.Standardize.标准化给定数据集中所有数值属性的值到一个0均值和单位方差的正态分布.

网上的帖子都是如何将VC++数据添加进入MATLAB中,而VC++调用MATLAB中的数据几乎没有,再次记录一点东西吧 配置好编程环境,本文环境为:VS2012+MATLAB2012b. 首先要了解的是Matlab Engine API函数 接下来贴代码和效果: void test2() { Engine *ep; if (!(ep = engOpen(NULL))) { cout<<"Can't start MATLAB engine"<<endl; //Me

原文:http://www.itongji.cn/article/0Q926052013.html 在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析.数据标准化也就是统计数据的指数化.数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面.数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对测评方案的作用力同趋化,再加总才能得出正确结果.数据无量纲化处理

用load函数导入mat文件大家都会.可是今天我拿到一个数据,文件后缀名竟然是'.data'.该怎么读呢? 我仅仅好用matlab界面Workspace区域的"import data"button手工导入该文件.恩,还好,竟然成功了.顺便提一下,这个"import data"button功能非常强大,连excel文件都能导入. 可是假设在脚本里怎样导入这样的非mat文件呢? 这时候就轮到"importdata"函数登场啦! -----------

一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差.得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1. 实现时,有两种不同的方式: 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 >>> from skle

reference: http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153167.html 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差.得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1. 实现时,有两种不同的方式: 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化. 1

一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差.得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1. 实现时,有两种不同的方式: 使用sklearn.preprocessing.scale()函数,可以直接将给定数据进行标准化. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 >>> from skle

1.需要给x,y赋一样多个数的值 2.点击右下角的start->toolbox->curve fitting->curve fitting tool 3.点击data,选择数据x,y,然后输入data set name,点击create即可,退出 4,然后点击fitting ->new fit ,选择polynomial中的拟合次数,次数越高,越贴近数据 然后点击apply即可