1. 怎么对数据归一化
1.线性归一化
简单公式表达：y = (x-min Value)/(max Value-min Value)其中，x是归一化之前的数据，y是归一化之后的数据，max Value 和 min Value 分别对应这一组数据中的最大值和最小值。范围：[0,1]。适用于：把原来数据等比例缩放限定在某一范围内，在不涉及距离度量和协方差计算的时候使用。
2.标准差归一化
简单公式表达：y = (x-μ)/σ其中，x，y分别对应归一化前后数据。μ代表这组数据的均差，σ代表这组数据的方差。适用于：原来数据近似高斯分布。同时是距离度量的。
3.对数归一化
简单公示表达：y= log10（x）其中，x，y分别对应归一化前后数据。
4.反余切归一化
简单公示表达：y = atan(x)*2/pi其中，x，y分别对应归一化前后数据。反余切函数的范围在[0,π/2]，因此对反余切得到的值乘2除π，把范围控制在[0,1]
2. 数据归一化怎么处理
归一化，就是为了限定你的输入向量的最大值跟最小值不超过你的隐层跟输出层函数的限定范围。
比如，你的隐层的传递函数为logsig，那么你的输出就在0~1范围内，如果你的传递函数为tansig，你的隐层的输出在-1~·范围内，用归一化，这也是为了你的隐层传递函数的输出着想。
标准化，只是对数据进行了统一的标准，其大小可能已经超出了隐层传递函数的界定范围，在后续的运行时，容易出错。
3. 怎么对数据归一化进行排序
1、定义五个向量w1、w2、w3、w4和w5，它们分别为数值型和字符型。
2、定义因子col，然后利用factor函数给col赋值，展示col的元素内容。
3、定义因子nol，然后使用factor函数将w1赋值给nol，排序为TRUE。
4、向量w5是字符构成的，利用str()函数展示w5字符内容，显示chr。
5、分别将w1、w2、w3、w4和w5作为数据帧的元素，赋值给num。
6、利用summary函数获取w4元素的基本情况，平均值、最大值、最小值。
4. 对数据进行归一化
比如有第一列数据，按照最大最小值进行非线性归一化到（0.1,1）区间。
像第二张图一样选中需要计算单元格，然后输入=号后输入公式(1-0.1)*(A1-MIN($A$1:$A$7))/(MAX($A$1:$A$7)-MIN($A$1:$A$7))+0.1【注】一般归一化是归一化到区间（0,1），我的例子是归一化到(0.1，1)，把以上公式中的0.1换成0即可。
5. 怎么对数据进行归一化
神经网络归一化处理选择就是将数据分布映射到一个确定的区间。
因为在深度神经网络涉及到很多层的叠加，而每一层的参数更新会导致上层的输入数据分布发生变化，使得高层的输入分布变化会非常剧烈。虽然神经网络的各层的输入信号分布不同，但最终“指向“的样本标记是不变的，即边缘概率不同而条件概率一致，为了降低分布变化给神经网络训练带来的影响，使用归一化处理。
6. 如何对数据归一化处理
比如有第一列数据，按照最大最小值进行非线性归一化到（0.1,1）区间。
像第二张图一样选中需要计算单元格，然后输入=号后输入公式
(1-0.1)*(A1-MIN($A$1:$A$7))/(MAX($A$1:$A$7)-MIN($A$1:$A$7))+0.1
【注】一般归一化是归一化到区间（0,1），我的例子是归一化到(0.1，1)，把以上公式中的0.1换成0即可。
输入完之后按住Ctrl+Enter即可得到结果。
7. 怎样归一化数据
b=sqrt(sum(a.*a))
;c = a./repmat(b,size(a,1),1);c就是a经过归一化的矩阵当然也可以写成一句话a = a./repmat(sqrt(sum(a.*a)),size(a,1),1);
8. 如何对数据归一化
1、打开OriginPro8.5，填充好数据
2、点击SparkLines的图，可以看到趋势图
3、纵坐标显示的是没有归一化的数据，这有时不方便我们数据对比
4、下面进行归一化处理，选中整列数据
5、右键选择Normalize点击
6、弹出框可以设置一些信息，一般默认就好
7、可以看到数据被归一化了，OriginPro默认采用的是线性归一化
8、右键选择SparkLines图，查看生成的SparkLines图，可以看到归一化后的数据效果图
9. 如何对数据进行归一化
方法/步骤 打开OriginPro8.5 填充好数据，步骤就不介绍了，可以参见本人其他文章 点击SparkLines的图，可以看到趋势图 纵坐标显示的是没有归一化的数据，这有时不方便我们数据对比 下面进行归一化处理，选中整列数据 右键选择Normalize点击 弹出。
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