Matlabmapminmax函数使⽤及原理
⼏个要说明的函数接⼝:
[Y,PS] = mapminmax(X)
[Y,PS] = mapminmax(X,FP)
Y = mapminmax(‘apply’,X,PS)
X = mapminmax(‘reverse’,Y,PS)
⽤实例来讲解，测试数据 x1 = [1 2 4], x2 = [5 2 3];
[y,ps] = mapminmax(x1)
y = -1.0000 -0.3333 1.0000
ps =
name: ‘mapminmax’
xrows: 1
xmax: 4
xmin: 1
xrange: 3
yrows: 1
ymax: 1
ymin: -1
yrange: 2
其中y是对进⾏某种规范化后得到的数据，这种规范化的映射记录在结构体ps中.让我们来看⼀下这个规范化的映射到底是怎样的?
Algorithm
It is assumed that X has only finite real values, and that the elements of each row are not all equal.
y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin;
[关于此算法的⼀个问题.算法的假设是每⼀⾏的元素都不想相同，那如果都相同怎么办?实现的办法是，如果有⼀⾏的元素都相同⽐如xt = [1 1 1]，此时xmax = xmin = 1，把此时的变换变为y = ymin,matlab内部就是这么解决的.否则该除以0了，没有意义!]
也就是说对x1 = [1 2 4]采⽤这个映射 f: 2*(x-xmin)/(xmax-xmin)+(-1)，就可以得到y = [ -1.0000 -0.3333 1.0000]
我们来看⼀下是不是: 对于x1⽽⾔ xmin = 1,xmax = 4;
则y(1) = 2*(1 - 1)/(4-1)+(-1) = -1;
y(2) = 2*(2 - 1)/(4-1)+(-1) = -1/3 = -0.3333;
y(3) = 2*(4-1)/(4-1)+(-1) = 1;
看来的确就是这个映射来实现的.
对于上⾯algorithm中的映射函数其中ymin，和ymax是参数，可以⾃⼰设定，默认为-1,1;
⽐如:
[y,ps] = mapminmax(x1);
[y,ps] = mapminmax(x1,ps)
y =
0 0.3333 1.0000
ps =
name: ‘mapminmax’
xrows: 1
xmax: 4
xmin: 1
xrange: 3
yrows: 1
ymax: 1
ymin: 0
yrange: 1
则此时的映射函数为: f: 1*(x-xmin)/(xmax-xmin)+(0)，是否是这样的这回你可⾃⼰验证.O(∩_∩)O
如果我对x1 = [1 2 4]采⽤了某种规范化的⽅式, 现在我要对x2 = [5 2 3]采⽤同样的规范化⽅式[同样的映射]，如下可办到:
[y1,ps] = mapminmax(x1);
y2 = mapminmax('apply',x2,ps)
y2 =
1.6667  -0.3333    0.3333
即对x1采⽤的规范化映射为: f: 2*(x-1)/(4-1)+(-1),(记录在ps中)，对x2也要采取这个映射.
x2 = [5,2,3],⽤这个映射我们来算⼀下.
rows函数的使用方法及实例y2(1) = 2(5-1)/(4-1)+(-1) = 5/3 = 1+2/3 = 1.66667
y2(2) = 2(2-1)/(4-1)+(-1) = -1/3 = -0.3333
y2(3) = 2(3-1)/(4-1)+(-1) = 1/3 = 0.3333
X = mapminmax('reverse',Y,PS)的作⽤就是进⾏反归⼀化，讲归⼀化的数据反归⼀化再得到原来的数据:
[y1,ps] = mapminmax(x1);
xtt = mapminmax('reverse',y1,ps)
xtt =
124
此时⼜得到了原来的x1(xtt = x1);

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