【机器学习算法-python实现】矩阵去噪以及归一化
1.背景
所以这里的去噪功能主要是实现假设超出了区间就将这个值标记为区间所能容忍最大值。
2.实现代码
from __future__ import division
def GetAverage(mat): n=len(mat)
m= width(mat)
num = [0]*m
for j in range(0,m):
for i in mat:
num[j]=num[j]+i[j]
num[j]=num[j]/n
return num def width(lst):
i=0
for j in lst[0]:
i=i+1
return i def GetVar(average,mat):
ListMat=[]
for i in mat:
ListMat.append(list(map(lambda x: x[0]-x[1], zip(average, i)))) n=len(ListMat)
m= width(ListMat)
num = [0]*m
for j in range(0,m):
for i in ListMat:
num[j]=num[j]+(i[j]*i[j])
num[j]=num[j]/n
return num def DenoisMat(mat):
average=GetAverage(mat)
variance=GetVar(average,mat)
section=list(map(lambda x: x[0]+x[1], zip(average, variance))) n=len(mat)
m= width(mat)
num = [0]*m
denoisMat=[]
for i in mat:
for j in range(0,m):
if i[j]>section[j]:
i[j]=section[j]
denoisMat.append(i)
return denoisMat def AutoNorm(mat):
n=len(mat)
m= width(mat)
MinNum=[9999999999]*m
MaxNum = [0]*m
for i in mat:
for j in range(0,m):
if i[j]>MaxNum[j]:
MaxNum[j]=i[j] for p in mat:
for q in range(0,m):
if p[q]<=MinNum[q]:
MinNum[q]=p[q] section=list(map(lambda x: x[0]-x[1], zip(MaxNum, MinNum)))
print section
NormMat=[] for k in mat: distance=list(map(lambda x: x[0]-x[1], zip(k, MinNum)))
value=list(map(lambda x: x[0]/x[1], zip(distance,section)))
NormMat.append(value)
return NormMat
库的实现:输入矩阵mat,
/********************************
* 本文来自博客 “李博Garvin“
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