r语言数据归一化 放缩到(-1,1)

在R语言中，可以使用以下代码将数据归一化并放缩到(-1,1)的范围内：

# 假设data是需要归一化的数据集
# 计算最小值和最大值
min_value <- min(data)
max_value <- max(data)

# 归一化
normalized_data <- (data - min_value) / (max_value - min_value)

# 放缩到(-1,1)
scaled_data <- 2 * normalized_data - 1

首先，我们计算数据集的最小值和最大值。然后，我们使用最小值和最大值进行归一化，将数据缩放到[0,1]的范围内。最后，我们将数据放缩到(-1,1)的范围内，通过乘以2并减去1来实现。

相关问题

最值归一化，怎么把归一化放缩到±1

最值归一化是一种常见的数据归一化方法，它将数据按照最大值和最小值进行线性变换，使得数据的范围被映射到[0,1]之间。具体地，对于一个数据集中的某个特征，最值归一化的计算公式如下：

$$x_{new}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}$$

其中，$x$是原始数据，$x_{min}$和$x_{max}$分别是该特征在数据集中的最小值和最大值，$x_{new}$是归一化后的数据。

如果要将归一化放缩到$[-1,1]$之间，可以使用以下公式：

$$x_{new}=\frac{2(x-x_{min})}{x_{max}-x_{min}}-1$$

这样计算出来的$x_{new}$就会在$[-1,1]$之间。

使用torchvision将图片像素值放缩到-1到1

可以使用torchvision.transforms中的Normalize和ToTensor变换来将图片像素值放缩到-1到1。具体操作如下：

import torchvision.transforms as transforms

# 定义变换
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 将 PIL.Image 或 numpy.ndarray 转换为 tensor，并且将像素值从[0, 255]转换到[0, 1.0]
    transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])  # 将像素值从[0, 1.0]转换到[-1, 1]
])

# 加载图片并应用变换
img = Image.open("image.jpg")
img = transform(img)

上述代码中，Normalize的mean和std参数分别为三个通道的均值和标准差，这里使用的是RGB三个通道的平均值为0.5，标准差为0.5的标准化方式。