matlab归一化和反归一化函数——mapminmax
在做BP神经网络的时候经常会遇到数据的归一化，这个时候需要用到mapminmax函数，老版本可以用premnmx和tramnmx
用函数mapminmax1 默认的map范围是[-1, 1]，所以如果需要[0, 1]，则按这样的格式提供参数:
MappedData = mapminmax(OriginalData, 0, 1);2 只按行归一化，如果是矩阵，则每行各自归一化，如果需要对整个矩阵归一化，用如下方法：
FlattenedData = OriginalData(:)'; % 展开矩阵为一列，然后转置为一行。
MappedFlattened = mapminmax(FlattenedData, 0, 1); % 归一化。
MappedData = reshape(MappedFlattened, size(OriginalData)); % 还原为原始矩阵形式。此处不需转置回去，因为reshape恰好是按列重新排序A=[1 2 3;4 5 6] A = 1 2 3 4 5 6 >> [B,PS]=mapminmax(A,0,1) B = 0 0.5000 1.0000 0 0.5000 1.0000 PS = name: 'mapminmax' xrows: 2 xmax: [2x1 double] xmin: [2x1 double] xrange: [2x1 double] yrows: 2 ymax: 1 ymin: 0 yrange: 1 no_change: 0 gain: [2x1 double] xoffset: [2x1 double] >> mapminmax('reverse',B,PS) ans = 1 2 3 4 5 6 
