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每列归一化

在MATLAB中，有多种方法可以对每一列进行归一化。一种常用的方法是使用mapminmax函数。mapminmax函数的调用形式有多种，其中一种常见的形式是通过设置归一化范围来实现归一化。例如，mapminmax函数可以通过以下方式对每一列进行归一化：[Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)。其中，X是要归一化的矩阵，YMIN和YMAX是指定的归一化范围。该函数将返回归一化后的矩阵Y以及用于反归一化的缩放参数PS。另外，你也可以使用自定义函数来实现归一化，例如使用scaleSVM函数。这个函数可以按列对矩阵进行归一化，将每一列的数据缩放到指定的范围内。你可以将要归一化的矩阵作为输入参数传递给这个函数，然后函数会返回归一化后的矩阵。总的来说，MATLAB提供了多种方法来对每一列进行归一化，你可以根据自己的需求选择合适的方法来实现归一化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用Matlab对数据归一化](https://blog.csdn.net/wokaowokaowokao12345/article/details/102652142)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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