三方归一是什么数字军团之九龙归一

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-10-01 18:23 标签： 数字归一化
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Matlab 数字归一化问题
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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：
%原始数据归一化
m_data=[7.83 0.39 0.39 1.0 ;
& & 7.68 0.39 0.40&&1.0 ;
& & 7.52&&0.40&&0.41 1.0&&;
& & 47.27&&0.41&&0.42 1.0&&;
& & 47.41 0.42 0.43&&1.0&&;
& & 46.74 1.70 1.80 0.75&&;
& & 46.82&&1.80&&1.78 0.75&&;
& & 6.73&&1.78&&1.75&&0.75 ;
& & 46.48 1.75 1.85 0.70 ;
& & 46.03&&1.85&&1.82&&0.70 ;
& & 5.33 1.82 1.68&&0.70&&;
& & 44.95&&1.68&&1.71 0.70&&849&&785;
& & 45.21 1.71&&1.72&&0.70&&533&&508;
& & 5.64&&1.72&&1.70 0.70 567&&526;
& & 5.44 1.70&&1.69&&0.70&&601&&544;
& & 5.78&&1.69&&1.69 0.70&&635&&562;
& & 6.20&&1.69&&1.52 0.75&&667&&580];
%定义网络输入p和期望输出t
p1=m_data(:,1:5);
t1=m_data(:,6:7);
p=p1';t=t1';
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t)
%设置网络隐单元的神经元数(5~30验证后5个最好）
%建立相应的BP网络
net=newff(minmax(pn),[n,2],{'tansig','purelin'},'traingdm');
inputWeights=net.IW{1,1};
inputbias=net.b{1};
layerWeights=net.IW{1,1};
layerbias=net.b{2};
% 训练网络
net.trainParam.show=50;
net.trainParam.lr=0.05;
net.trainParam.mc=0.9;
net.trainParam.epochs=200000;
net.trainParam.goal=1e-3;
%调用TRAINGDM算法训练BP网络
net=train(net,pn,tn);
%对BP网络进行仿真
A=sim(net,pn);
p2=[6.05 1.52 1.538 0.75;
& & 6.85 1.538 1.510 0.75;
& & 6.60 1.510 1.408 0.75;
& & 6.77 1.408 1.403 0.75;
& & 7.18 1.403 1.319 0.75];
p2n=tramnmx(p2,minp,maxp);
a2n=sim(net,p2n);
a2=postmnmx(a2n,mint,maxt)
程序说明：所用样本数据（见m_data）包括输入和输出数据，都先进行归一化，还有一个问题就是你要进行预测的样本数据(见本例p2)在进行仿真前，必须要用tramnmx函数进行事先归一化处理，然后才能用于预测，最后的仿真结果要用postmnmx进行反归一，这时的输出数据才是您所需要的预测结果。
个人认为：tansig、purelin、logsig是网络结构的传递函数，本身和归一化没什么直接关系，归一化只是一种数据预处理方法。
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需要说明的事并不是任何问题都必须事先把原始数据进行规范化,也就是数据规范化这一步并不是必须要做的,要具体问题具体看待,测试表明有时候规范化后的预测准确率比没有规范化的预测准确率低很多.就最大最小值法而言,当你用这种方式将原始数据规范化后,事实上意味着你承认了一个假设就是测试数据集的每一模式的所有特征分量的最大值(最小值)不会大于(小于)训练数据集的每一模式的所有特征分量的最大值(最小值),但这条假设显然过于强,实际情况并不一定会这样.使用平均数方差法也会有同样类似的问题.故数据规范化这一步并不是必须要做的,要具体问题具体看待.& &[faruto 按]
[ 本帖最后由 mooni 于
10:35 编辑 ]
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当前值/(max-min)就是归一化
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（当前值-最小值）/（最大值-最小值）
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谢谢！很有用，我正在找关于归一化方面的。
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faruto 的补充太好啦
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不知何许人也~
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回复 5# yingzhilian 的帖子
我最近写毕业论文,也讨论了有关归一化的问题(那些是从我论文里抽出来的一部分).....你总结的已经相当好了.
我就是补充一下.呵呵...
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细节决定成败！
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原帖由 faruto 于
14:05 发表
我最近写毕业论文,也讨论了有关归一化的问题(那些是从我论文里抽出来的一部分).....你总结的已经相当好了.
我就是补充一下.呵呵...
洋哥 你就谦虚吧~:lol
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不知何许人也~
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回复 7# hgsz2003 的帖子
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谈到归一化，是不是要根据不同的情况设置不同的归一化方法？
例如，如果两个数据之间有线性关系，可以用最大值最小值；如果数据之间是平方关系，就用该用对数来计算，不知道这样讲对不对？
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不知何许人也~
关注者： 243
回复 9# zjing 的帖子
对,是要根据数据的具体情况来看待到底要不要归一化以及归一化的方法.
当然最好的方式就是你归一化处理一次,再和不归一化的情况对比一下看哪个效果好...
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谁能告诉我那些数字梗都是什么意思
像什么12， 450什么的，好像还有四个数字的，为什么提这些梗是作死呢
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800星子是什么梗←_←
星子800是什么梗啊？
37块五是啥我也不清楚
其实这都是瘤吧肉便器的代号。曾经一个叫多ra的人和番长相亲相爱，b吧上下无不羡慕妒忌。直到有一天一个叫av萌的，把多ra骗到她的贴吧，让他与两款肉便器相遇了。至从他们相遇以后多ra越来越无法自拔，最后过上了没羞没臊的生活。事情很快就在b吧传开，番长听闻后伤心欲绝，痛苦不堪，在b吧肆意封杀毒瘤，并禁止任何人再提此事…
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嗯！就是这个意思！
......你们够了..
挖一挖更健康
卧槽，挖坟=_=
4个数字，你是说89x4?
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