normalization函数如何反归一化
时间: 2024-04-05 22:27:14 浏览: 21
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。在进行归一化时,我们通常会记录下最小值和最大值(或者均值和标准差),以便在需要时进行反归一化操作。下面是一种常见的反归一化方法[^1]:
1. 反归一化函数的定义:
```python
def inverse_normalization(x, min_val, max_val):
return x * (max_val - min_val) + min_val
```
2. 使用反归一化函数进行反归一化操作:
```python
normalized_val = 0.5
min_val = 0
max_val = 1
original_val = inverse_normalization(normalized_val, min_val, max_val)
print(original_val) # 输出:0.5
```
这里的`normalized_val`是经过归一化处理后的值,`min_val`和`max_val`是归一化时记录的最小值和最大值。通过反归一化函数,我们可以将归一化后的值恢复到原始数据的范围内。
相关问题
matlab归一化和反归一化函数
Matlab中常用的归一化函数有最小-最大归一化(min-max normalization)、Z-score归一化(Z-score normalization)和小数定标规范化(decimal scaling normalization)等。其中,最小-最大归一化将数据缩放到[0,1]区间内,Z-score归一化将数据缩放到均值为0,标准差为1的正态分布中,小数定标规范化则是将数据除以一个适当的基数,使得所有数据的绝对值都小于1。反归一化函数则是将归一化后的数据还原为原始数据的函数,其实现方法与归一化函数相对应。
以下是Matlab中常用的归一化和反归一化函数:
最小-最大归一化:
```matlab
function [X_norm, min_val, max_val] = minmax_normalize(X)
min_val = min(X);
max_val = max(X);
X_norm = (X - min_val) / (max_val - min_val);
end
function X = minmax_denormalize(X_norm, min_val, max_val)
X = X_norm * (max_val - min_val) + min_val;
end
```
Z-score归一化:
```matlab
function [X_norm, mu, sigma] = zscore_normalize(X)
mu = mean(X);
sigma = std(X);
X_norm = (X - mu) / sigma;
end
function X = zscore_denormalize(X_norm, mu, sigma)
X = X_norm * sigma + mu;
end
```
小数定标规范化:
```matlab
function [X_norm, base] = decimal_scaling_normalize(X)
base = ceil(log10(max(abs(X))));
X_norm = X / (10^base);
end
function X = decimal_scaling_denormalize(X_norm, base)
X = X_norm * (10^base);
end
```
MATLAB 反归一化
MATLAB中的反归一化(inverse normalization)指的是将经过归一化后的数据还原为原始数据的过程。可以使用MATLAB中的“mapminmax”函数来进行归一化和反归一化操作。具体的反归一化操作可以通过设置该函数的“reverse”参数来实现。例如:
```matlab
% 假设有一组归一化后的数据Xnorm
Xnorm = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8];
% 设置归一化的上下限
minmax = [0, 10];
% 对数据进行反归一化操作
X = mapminmax('reverse',Xnorm,minmax);
% 最终得到的数据即为反归一化后的原始数据
```
需要注意的是,进行反归一化操作时,需要提供归一化的上下限信息。这些信息可以通过之前进行归一化时记录下来,或者使用一些预设的默认值。