matlab反zscore

在MATLAB中进行反zscore操作，可以使用`zscore`函数的逆函数`izscore`。

假设我们有一个向量`X`，对其进行zscore标准化操作：

X = [1 2 3 4 5];
X_zscore = zscore(X);

现在我们想要对`X_zscore`进行反zscore操作，得到原始的向量`X`。可以使用`izscore`函数：

X_recover = izscore(X_zscore);

`X_recover`即为原始的向量`X`，输出如下：

X_recover =

    1.0000    2.0000    3.0000    4.0000    5.0000

相关问题

matlab中zscore标准化后怎么反标准化

要反标准化zscore标准化后的数据，可以使用以下公式：

原始数据 = (标准化后的数据 × 标准差) + 均值

其中，标准化后的数据指的是经过zscore标准化后的数据，标准差和均值可以通过MATLAB的`std`和`mean`函数来计算，具体代码如下：

% 假设data为原始数据，zscore_data为zscore标准化后的数据
zscore_data = zscore(data);
std_data = std(data);
mean_data = mean(data);
original_data = (zscore_data * std_data) + mean_data;

这样就可以得到原始数据了。

matlab样本标准化与反标准化zscore代码

样本标准化（z-score normalization）：

data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 样本数据，每行为一个样本，每列为一个特征
mean_val = mean(data); % 每列的均值
std_val = std(data); % 每列的标准差

% 标准化
zscore_data = (data - mean_val) ./ std_val;

反标准化：

% 反标准化
data = zscore_data .* std_val + mean_val;

其中，`mean` 函数计算每列的均值，`std` 函数计算每列的标准差。在标准化时，将每个样本的每个特征减去对应列的均值，再除以对应列的标准差，得到标准化后的样本数据。在反标准化时，将标准化后的样本数据乘以对应列的标准差，再加上对应列的均值，得到原始的样本数据。