matlab中怎么对mapminmax函数归一化后的数据进行反归一化

在MATLAB中，可以使用"mapminmax"函数进行归一化，而使用"mapminmax"函数的反函数"mapminmax('reverse', Y, settings)"来反归一化数据。其中，Y是归一化后的数据矩阵，settings是归一化时所用的参数。

具体步骤如下：

1. 使用"mapminmax"函数对数据进行归一化：

[X_norm, settings] = mapminmax(X);

其中，X是原始数据矩阵，X_norm是归一化后的数据矩阵，settings是归一化时所用的参数。

2. 使用"mapminmax"函数的反函数"mapminmax('reverse', Y, settings)"对归一化后的数据进行反归一化：

X_reverse = mapminmax('reverse', Y_norm, settings);

其中，Y_norm是归一化后的数据矩阵，X_reverse是反归一化后的数据矩阵。

注意：反归一化的结果应该与原始数据矩阵X相同或非常接近，但由于浮点数精度的限制，可能存在一些微小的差异。

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在matlab中，怎么对mapminmax的矩阵进行反归一化

在MATLAB中，如果你已经使用`mapminmax`函数将某个矩阵进行了线性归一化（范围从0到1），想要将其恢复原来的数值范围，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要保存原始数据的最大值（`Max`）和最小值（`Min`）。`mapminmax`函数通常会返回这两个值作为输出，如果没有保存，可以在之前的操作中找到。

2. 然后，你可以使用以下公式来反归一化矩阵`InputMatrix`：

   OriginalMatrix = Min + (InputMatrix - 0) * (OriginalRange / (1 - 0));

其中，`OriginalRange`是你希望还原的原范围，通常是原始数据的最大值减去最小值。

例如，如果你的原始范围是从`A`到`B`，则`OriginalRange = B - A`。

[Min, Max] = mapminmax(OriginalData); % 获取原始范围
NormalizedMatrix = ...; % 被归一化的矩阵
ReversedMatrix = Min + (NormalizedMatrix - 0) * (B - A);

MATLAB使用mapminmax归一化后，如何对降低维数的数据反归一化

如果你使用了`mapminmax`函数对数据进行了归一化处理，那么你可以使用`mapminmax('reverse', normalized_data, settings)`函数来对降维后的数据进行反归一化操作。其中，`normalized_data`是归一化后的数据，`settings`是归一化时使用的参数，可以通过`settings = mapminmax(data)`来获取。具体的操作步骤如下：

1. 使用`mapminmax`函数对原始数据进行归一化处理，得到归一化后的数据和参数：

    [normalized_data, settings] = mapminmax(data);

2. 对降维后的数据进行反归一化操作：

    denormalized_data = mapminmax('reverse', reduced_data, settings);

其中，`reduced_data`是降维后的数据，`denormalized_data`是反归一化后的数据。