如何预处理存在负值的样本数据，使其能够全都成为正的

Question

在Matlab中用mapminmax（X，0，1）函数归一化数据后，还不如用负数样本跑出来的效果。但是复现的算法是非负矩阵分解，算法本身可以保证分解矩阵为非负，但前提是输入数据样本值全都为正的，如果输入样本存在负值就会导致分解出来的矩阵也存在负值。

Answer 1

该回答引用于gpt与OKX安生共同编写：

• 该回答引用于gpt与OKX安生共同编写：

如果您的数据中存在负值，可以尝试使用一些预处理方法将其转化为全为正数的形式，例如：

1. 绝对值处理：将所有数据取绝对值，即$|x|$。
2. 平移变换：将所有数据加上一个常数$c$，使得所有数据都大于等于0，即$x+c$。
3. 对数变换：对所有数据取对数，即$log(x)$。需要注意的是，如果数据中存在小于等于0的值，该方法可能无法使用。

这些方法可以将数据转化为非负的形式，进而适用于非负矩阵分解算法。

在Matlab中，可以使用以下函数实现上述预处理方法：

1. 绝对值处理：abs(X)
2. 平移变换：X - min(X(:))
3. 对数变换：log(X)

需要根据实际情况选择合适的预处理方法，并结合数据特点进行调整。