matlab按列归一化和反归一化

在 MATLAB 中，可以使用以下方法对矩阵按列进行归一化和反归一化：

1. 按列归一化：

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

% 按列归一化
normalizedA = normalize(A, 'norm', 'column');

在上述代码中，`normalize` 函数用于按列对矩阵 `A` 进行归一化。参数 `'norm'` 指定了归一化的类型，`'column'` 表示按列归一化。

2. 反归一化：

% 反归一化
denormalizedA = normalizedA .* range(A) + min(A);

在上述代码中，`range(A)` 函数用于计算矩阵 `A` 中每列的范围（最大值减最小值）。然后，通过乘以范围再加上最小值，即可将归一化的矩阵 `normalizedA` 反归一化为原始矩阵 `denormalizedA`。

这是在 MATLAB 中进行按列归一化和反归一化的基本方法。你可以根据自己的需求调整和扩展这些代码。

相关问题

MATLAB 最大最小归一化后反归一化

MATLAB中最大最小归一化后的数据反归一化可以使用以下代码实现：

% 假设归一化前数据为原始数据矩阵raw_data，最小值为min_val，最大值为max_val，需要反归一化的归一化后的数据为normalized_data
raw_data = [10, 20, 30, 40, 50];
min_val = min(raw_data);
max_val = max(raw_data);
normalized_data = (raw_data - min_val) / (max_val - min_val);
% 现在normalized_data是[0,1]之间的数值，需要反归一化
recovered_data = normalized_data * (max_val - min_val) + min_val;

通过上述代码，可以实现MATLAB中最大最小归一化后的数据反归一化操作。

MATLAB中归一化函数和反归一化函数

在MATLAB中，归一化函数和反归一化函数是用于将数据转换到特定范围内或从特定范围内还原数据的函数。

1. 归一化函数：
归一化函数用于将数据转换到指定的范围内，常用的归一化方法有最小-最大归一化和Z-score归一化。

- 最小-最大归一化（Min-Max Normalization）：
最小-最大归一化将数据线性地映射到指定的范围内，通常是[0, 1]或[-1, 1]。MATLAB中可以使用`mapminmax`函数实现最小-最大归一化。

- Z-score归一化（Standardization）：
Z-score归一化通过减去均值并除以标准差的方式将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。MATLAB中可以使用`zscore`函数实现Z-score归一化。

2. 反归一化函数：
反归一化函数用于将经过归一化处理的数据还原到原始范围内。

- 最小-最大反归一化：
最小-最大反归一化将归一化后的数据重新映射到原始范围内。MATLAB中可以使用`mapminmax`函数的逆函数`mapminmax('reverse', normalizedData, settings)`实现最小-最大反归一化。

- Z-score反归一化：
Z-score反归一化通过乘以标准差并加上均值的方式将归一化后的数据还原到原始范围内。MATLAB中可以使用`zscore`函数的逆函数`zscore('reverse', normalizedData, mu, sigma)`实现Z-score反归一化。