反归一化matlab

反归一化是将经过归一化处理的数据恢复到原始数据的过程。在Matlab中，可以使用mapminmax函数进行归一化处理，同时也提供了反归一化的功能。具体操作如下：
1. 使用mapminmax函数对数据进行归一化处理，得到归一化后的数据和归一化参数ps。
2. 使用mapminmax函数的'apply'选项对需要反归一化的数据进行归一化处理，得到归一化后的数据。
3. 使用mapminmax函数的'reverse'选项对归一化后的数据进行反归一化处理，得到原始数据。

具体代码如下：

% 假设x为原始数据，y为需要反归一化的数据
[x_norm, ps] = mapminmax(x, 0, 1); % 对x进行归一化处理
y_norm = mapminmax('apply', y, ps); % 对y进行归一化处理
y_reverse = mapminmax('reverse', y_norm, ps); % 对y进行反归一化处理，得到原始数据

相关问题

归一化反归一化matlab

归一化和反归一化是一种常用的数据处理方法，用于将数据映射到特定的范围内或者还原到原始范围。在Matlab中，可以使用以下方法进行归一化和反归一化：

1. 归一化：
- 使用`normalize`函数可以对数据进行归一化处理。该函数可以指定归一化的范围，例如将数据映射到[0,1]或[-1,1]之间。
- 示例代码：

     data = [1, 2, 3, 4, 5];
     normalized_data = normalize(data, 'range');

- 相关问题：
1. 什么是归一化？
2. Matlab中如何进行数据归一化？

2. 反归一化：
- 反归一化是将已经归一化的数据还原到原始范围的过程。可以使用以下方法进行反归一化：
- 如果是使用`normalize`函数进行归一化，可以使用`rescale`函数进行反归一化。
- 示例代码：

       normalized_data = [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1];
       original_data = rescale(normalized_data, 'InputMin', min(data), 'InputMax', max(data));

- 相关问题：
1. 什么是反归一化？
2. Matlab中如何进行数据反归一化？

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z-score归一化反归一化 matlab代码

### 实现Z-Score归一化及其反归一化

在MATLAB中，可以利用`zscore`函数来执行Z-Score标准化操作。此过程会将数据转换成均值为0、标准差为1的形式。对于新加入的数据，在应用模型之前应当依据训练集的标准参数（均值和标准差）来进行相同的变换处理[^1]。

下面展示了一个简单的例子，说明如何使用`zscore`进行正向以及逆向的规范化：

% 原始数据实例
data = [2 4 6 8; 1 3 5 7];

% 应用 Z-Score 归一化
[dataNorm, mu, sigma] = zscore(data);

disp('Normalized Data:');
disp(dataNorm);

为了恢复原来的比例尺，即所谓的“去归一化”，可以通过保存下来的平均数(`mu`)与标准偏差(`sigma`)手动完成这一过程:

% 进行反归一化
originalData = dataNorm .* sigma + mu;

disp('Original Scale Restored:');
disp(originalData);

值得注意的是，当有新的测试样本到来时，应该采用同样的方式对其进行预处理——基于来自训练阶段获得的统计特性(`mu`, `sigma`)做相应的调整，而不是重新计算这些统计数据。