逆归一化是怎么处理的
时间: 2023-11-12 09:44:57 浏览: 57
逆归一化是将经过归一化处理的数据还原回其原始数值范围的过程。在逆归一化时,根据归一化的方法和参数,对归一化后的数据进行反向操作,将数据转换回原始的数值范围。
对于标准化(StandardScaler)的逆标准化,可以使用标准化公式的反操作,即通过将归一化后的数据乘以方差,再加上均值,即可得到逆标准化后的原始值。
对于归一化(MinMaxScaler)的逆归一化,可以使用归一化公式的反操作,即通过将归一化后的数据乘以原始数值范围的差值,并加上最小值,即可得到逆归一化后的原始值。
需要注意的是,由于浮点运算的精度问题,逆归一化后的数据可能无法完全还原为原始数值,但整体的还原效果仍然正确。
相关问题
matlab逆归一化
在MATLAB中,逆归一化是将经过归一化处理的数据恢复到原始数据范围的过程。在给定归一化后的数据和原始数据的最大值和最小值的情况下,我们可以使用以下MATLAB代码实现逆归一化:
```matlab
minA = min(min(A)); % 获取原始数据的最小值
maxA = max(max(A)); % 获取原始数据的最大值
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [matlab常用方法](https://blog.csdn.net/weixin_43060600/article/details/125766722)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [MATLAB代码示例,用于处理大量数据集并使用统计方法进行分析和可视化(附详细操作步骤).txt](https://download.csdn.net/download/weixin_44609920/88237898)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
图像预处理 归一化 反归一化
图像预处理是指在进行图像处理或者图像识别任务之前,对原始图像进行一系列的操作,以提高后续处理的效果或者减少处理的复杂度。其中,归一化和反归一化是图像预处理中常用的操作之一。
归一化是将图像的像素值映射到一个特定的范围内,通常是[0, 1]或者[-1, 1]。这样做的目的是消除不同图像之间的亮度差异,使得后续处理更加稳定。常见的归一化方法有线性归一化和Z-score归一化。
线性归一化是通过对每个像素值进行线性变换,将像素值映射到[0, 1]范围内。具体操作是将每个像素值减去最小值,然后除以最大值与最小值之差。
Z-score归一化是通过对每个像素值进行标准化,使得均值为0,标准差为1。具体操作是将每个像素值减去均值,然后除以标准差。
反归一化是将经过归一化处理的图像恢复到原始的像素值范围内。反归一化的操作与归一化相反,可以根据归一化时使用的方法进行逆操作,将像素值映射回原始范围。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)