数据归一化与反归一化的区别

数据归一化是将数据缩放到一个特定的范围内，通常是0到1之间。这可以通过以下公式实现：

X_norm = (X - X_min) / (X_max - X_min)

其中，X是原始数据，X_min和X_max分别是数据的最小值和最大值。

反归一化是将归一化后的数据恢复到原始的取值范围内。这可以通过以下公式实现：

X = X_norm * (X_max - X_min) + X_min

其中，X_norm是归一化后的数据，X_min和X_max分别是原始数据的最小值和最大值。

简而言之，数据归一化是将数据缩放到0到1之间，而反归一化是将归一化后的数据恢复到原始的取值范围内[^1][^2]。

相关问题

数据归一化与反归一化python代码

数据归一化（Min-Max normalization）通常使用以下公式：

$$x_{norm} = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}$$

其中，$x$是原始数据，$x_{min}$和$x_{max}$分别是数据集中的最小值和最大值。归一化后的数据$x_{norm}$的值域为$[0, 1]$。

反归一化的公式如下：

$$x = x_{norm} \times (x_{max} - x_{min}) + x_{min}$$

下面是归一化和反归一化的Python代码示例：

import numpy as np

# 归一化函数
def min_max_normalize(x):
    x_min = np.min(x)
    x_max = np.max(x)
    x_norm = (x - x_min) / (x_max - x_min)
    return x_norm, x_min, x_max

# 反归一化函数
def min_max_denormalize(x_norm, x_min, x_max):
    x = x_norm * (x_max - x_min) + x_min
    return x

# 测试
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
x_norm, x_min, x_max = min_max_normalize(x)
print(x_norm)  # [0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]
x_denorm = min_max_denormalize(x_norm, x_min, x_max)
print(x_denorm)  # [1. 2. 3. 4. 5.]

在这个示例中，我们使用了NumPy库。归一化函数min_max_normalize()接受一个NumPy数组x作为输入，并返回一个归一化后的数组x_norm，以及数据集中的最小值和最大值。反归一化函数min_max_denormalize()接受归一化后的数组x_norm以及最小值和最大值作为输入，并返回反归一化后的原始数组x。

matlab 不同量纲数据归一化与反归一化

数据归一化是将不同量纲数据转换为统一的尺度，以便于进行比较和分析。在 MATLAB 中，可以使用以下公式对数据进行归一化：

$$x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}$$

其中，$x$ 是原始数据，$x_{min}$ 和 $x_{max}$ 分别是数据的最小值和最大值。通过这个公式，数据将被转换为 0 到 1 之间的范围。

反归一化是将归一化后的数据转换回原始数据的过程。在 MATLAB 中，可以使用以下公式对数据进行反归一化：

$$x=x_{norm} \times (x_{max}-x_{min})+x_{min}$$

其中，$x_{norm}$ 是归一化后的数据，$x_{min}$ 和 $x_{max}$ 分别是原始数据的最小值和最大值。通过这个公式，归一化后的数据将被转换回原始数据的范围。