matlab中zscore标准化后怎么反标准化
时间: 2024-01-20 16:02:59 浏览: 121
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。
相关问题
matlab zscore标准化
在 MATLAB 中,可以使用`zscore`函数来进行标准化操作。`zscore`函数可以将数据按照均值为0,标准差为1进行标准化处理。
以下是一个示例代码:
```matlab
% 假设有一个向量 x
x = [1, 2, 3, 4, 5];
% 使用 zscore 函数进行标准化
x_standardized = zscore(x);
% 打印标准化后的结果
disp(x_standardized);
```
运行这段代码后,将会得到标准化后的结果:
```
-1.2649 -0.6325 0 0.6325 1.2649
```
这就是将原始数据向量 x 进行 zscore 标准化后的结果。
matlab样本标准化与反标准化zscore代码
样本标准化(z-score normalization):
```matlab
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:
```matlab
% 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。