matlab反zscore
时间: 2023-07-13 16:07:16 浏览: 172
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:
```matlab
% 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。
zscore反标准化
如果您已经将数据进行Z-score标准化,那么您可以使用以下公式将标准化后的数据反转回原始数据:
```matlab
% 创建一个包含随机数据的矩阵
data = randn(100, 5);
% 计算每列的平均值和标准差
mu = mean(data);
sigma = std(data);
% 计算Z-score
zscored_data = (data - mu) ./ sigma;
% 反标准化
original_data = zscored_data .* sigma + mu;
```
在这个示例中,我们首先创建一个100x5的随机数据矩阵。然后,使用`mean`和`std`函数计算每列的平均值和标准差。接下来,我们使用`(x - mu) / sigma`公式将数据标准化为Z-score。最后,我们使用公式`z * sigma + mu`将标准化后的数据反转回原始数据,其中`z`是标准化后的数据,`mu`是该列的平均值,`sigma`是该列的标准差。