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matlab葡萄酒分類數據歸一化問題% 選定訓練集和測試集

% 將第一類的1-30,第二類的60-95,第三類的131-153做為訓練集

train_wine = [wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine(131:153,:)];

% 相應的訓練集的標簽也要分離出來

train_wine_labels = [wine_labels(1:30);wine_labels(60:95);wine_labels(131:153)];

% 將第一類的31-59,第二類的96-130,第三類的154-178做為測試集

test_wine = [wine(31:59,:);wine(96:130,:);wine(154:178,:)];

% 相應的測試集的標簽也要分離出來

test_wine_labels = [wine_labels(31:59);wine_labels(96:130);wine_labels(154:178)];

[mtrain,ntrain] = size(train_wine);

[mtest,ntest] = size(test_wine);

dataset = [train_wine;test_wine];

% mapminmax為MATLAB自帶的歸一化函數

[dataset_scale,ps] = mapminmax(dataset',0,1);

dataset_scale = dataset_scale';

train_wine = dataset_scale(1:mtrain,:);

test_wine = dataset_scale( (mtrain+1):(mtrain+mtest),: );

為什么不可以改寫為

[dataset_scale,ps] = mapminmax(wine,0,1);

train_wine = dataset_scale([wine(1:30,:);wine(60:95,:);wine(131:153,:)]);

test_wine = dataset_scale([wine(31:59,:);wine(96:130,:);wine(154:178,:)]);

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的分酒问题matlab代码,matlab葡萄酒分类数据归一化问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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