归一化(MinMax)和标准化(Standard)的区别

应用场景的差异 尽管归一化在某些特定场景下仍具价值，但标准化在机器学习中的应用更为广泛。其优势在于处理异常值和保持数据分布的稳定性。当数据存在显著偏态时，归一化可能导致正常数据被挤压，而标准化则能更好地保持样本间的区分度。直观对比实验 为了更直观地感受两者差异，我们通过代码实例进行...

光电编码器，是一种通过光电转换将输出轴上的机械几何位移量转换成脉冲或数字量的传感器。光电编码器每转输出60（我们用老板没有说）个脉冲，五线制。其中两根为电源线，三根为脉冲线(A相、B相、Z)。电源的工作电压为 （+5～+24V）直流电源。光...

归一化和标准化是处理数据时常用的两种方法，它们在数据的范围和分布上有着明显的区别。归一化（MinMax）方法通过将数据值压缩到0到1之间，使得所有数据在同一范围内，从而简化比较与计算。标准化（Standard）方法则将数据转换为均值为0，方差为1的状态，以此来调整数据的分布，使其更符合统计模型的假设。...

数据标准化是预处理的核心环节，它的目标是让数据在可比的范围内，常见方法有最小-最大（MinMax）、Z-score标准化和定标标准化，后者常将数据映射到[0, 1]的区间。这种标准化不仅加速了梯度下降算法的运行，提高了KNN、SVM、LR等依赖距离的分类器的精度，还使得数据处理更为简单和高效。方法详解 MinM...

数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。其中，min-...

此外，您的样本存在偏置，数据变化范围也很大，应该首先对数据进行归一化的预处理。而且还需要剔除异常数据和对数据进行滤波。对训练参数设置也不佳。一般的，神经网络误差大的主要原因是神经网络的基函数是tansig函数，属于S函数的一种，无法通过线性扩张的形式逼近非静态、一一映射的函数。修改基函数吧，但...

minmax(P_train)得到矩阵P_train的最小和最大值（找到每行的最小和最大，有多少行就有多少对最小和最大）；[17,3]意思是在隐层建立17个神经元，输出层建立一个神经元；'tansig','logsig'},'traingdm'是神经网络的一些算法；做BP网络的话，大概要用到 newff, 建立BP init 网络初始化 tra...

dx=minmax(pn); %归一化处理后最小值为-1,最大值为1%BP网络训练net=newff(dx,[3,8,2],{'tansig','tansig','tansig'},'traingdx'); %建立模型net.trainParam.show=100; %1000轮回显示一次结果net.trainParam.Lr=0.5; %学习速度0.05net.trainParam.epochs=5000; %最大循环次数50000??net.trainParam....

我直接帮你把代码全部改好吧，复制到m文件或命令窗口运行即可：clc,clear;P=-pi/2+0.1:pi/10:pi/2-0.1;T=tan(P);plot(P,T,'-*');[Pn,pps]=mapminmax(P,0,1); %p归一化[Tn,tps]=mapminmax(T,0,1); %t归一化net=newff(minmax(Pn),[5 1],{'tansig','purelin'},'...