zscore反标准化

如果您已经将数据进行Z-score标准化，那么您可以使用以下公式将标准化后的数据反转回原始数据：

% 创建一个包含随机数据的矩阵
data = randn(100, 5);

% 计算每列的平均值和标准差
mu = mean(data);
sigma = std(data);

% 计算Z-score
zscored_data = (data - mu) ./ sigma;

% 反标准化
original_data = zscored_data .* sigma + mu;

在这个示例中，我们首先创建一个100x5的随机数据矩阵。然后，使用`mean`和`std`函数计算每列的平均值和标准差。接下来，我们使用`(x - mu) / sigma`公式将数据标准化为Z-score。最后，我们使用公式`z * sigma + mu`将标准化后的数据反转回原始数据，其中`z`是标准化后的数据，`mu`是该列的平均值，`sigma`是该列的标准差。

相关问题

matlab中zscore标准化后怎么反标准化

要反标准化zscore标准化后的数据，可以使用以下公式：

原始数据 = (标准化后的数据 × 标准差) + 均值

其中，标准化后的数据指的是经过zscore标准化后的数据，标准差和均值可以通过MATLAB的`std`和`mean`函数来计算，具体代码如下：

% 假设data为原始数据，zscore_data为zscore标准化后的数据
zscore_data = zscore(data);
std_data = std(data);
mean_data = mean(data);
original_data = (zscore_data * std_data) + mean_data;

这样就可以得到原始数据了。

matlab样本标准化与反标准化zscore代码

样本标准化（z-score normalization）：

data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 样本数据，每行为一个样本，每列为一个特征
mean_val = mean(data); % 每列的均值
std_val = std(data); % 每列的标准差

% 标准化
zscore_data = (data - mean_val) ./ std_val;

反标准化：

% 反标准化
data = zscore_data .* std_val + mean_val;

其中，`mean` 函数计算每列的均值，`std` 函数计算每列的标准差。在标准化时，将每个样本的每个特征减去对应列的均值，再除以对应列的标准差，得到标准化后的样本数据。在反标准化时，将标准化后的样本数据乘以对应列的标准差，再加上对应列的均值，得到原始的样本数据。