MAX-MIN反归一化

MAX-MIN反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。下面是一个示例代码来演示MAX-MIN反归一化的过程：

import numpy as np

# 原始数据
data = [1, 2, 3, 4]

# 归一化函数
def MaxMinNormalization(x, Max, Min):
    x = (x - Min) / (Max - Min)
    return x

# 反归一化函数
def MaxMinDenormalization(x, Max, Min):
    x = x * (Max - Min) + Min
    return x

# 获取最大值和最小值
Max = np.max(data)
Min = np.min(data)

# 归一化处理
normalized_data = MaxMinNormalization(data, Max, Min)
print("归一化后的数据：", normalized_data)

# 反归一化处理
denormalized_data = MaxMinDenormalization(normalized_data, Max, Min)
print("反归一化后的数据：", denormalized_data)

输出结果：

归一化后的数据： [0. 0.33333333 0.66666667 1.]
反归一化后的数据： [1. 2. 3. 4.]