MATLAB使用mapminmax归一化后，如何对维数不同的数据反归一化

如果要对维数不同的数据进行反归一化，可以使用 `mapminmax` 函数的第二种语法形式。该形式的语法为：

y = mapminmax('apply', x, ps)

其中，`x` 是需要反归一化的数据，`ps` 是归一化的参数。

具体的步骤如下：

1. 定义需要归一化的数据 `x`，其中 `x` 的每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。

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

2. 调用 `mapminmax` 函数进行归一化操作。例如，将 `x` 归一化到范围 `[0, 1]`。

[y, ps] = mapminmax(x, 0, 1);

3. 定义需要反归一化的数据 `y_hat`，其中 `y_hat` 的每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。

y_hat = [0.2, 0.4, 0.6; 0.4, 0.6, 0.8];

4. 调用 `mapminmax` 函数进行反归一化操作。例如，将 `y_hat` 反归一化到原始范围 `[1, 9]`。

x_hat = mapminmax('reverse', y_hat, ps);

反归一化后的结果 `x_hat` 为：

x_hat =
     2     4     6
     4     6     8

可以看到，对于维数不同的数据，只需要将每一行作为一个样本进行反归一化即可。

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如果你使用了`mapminmax`函数对数据进行了归一化处理，那么你可以使用`mapminmax('reverse', normalized_data, settings)`函数来对降维后的数据进行反归一化操作。其中，`normalized_data`是归一化后的数据，`settings`是归一化时使用的参数，可以通过`settings = mapminmax(data)`来获取。具体的操作步骤如下：

1. 使用`mapminmax`函数对原始数据进行归一化处理，得到归一化后的数据和参数：

    [normalized_data, settings] = mapminmax(data);

2. 对降维后的数据进行反归一化操作：

    denormalized_data = mapminmax('reverse', reduced_data, settings);

其中，`reduced_data`是降维后的数据，`denormalized_data`是反归一化后的数据。

matlab中怎么对mapminmax函数归一化后的数据进行反归一化

在MATLAB中，可以使用"mapminmax"函数进行归一化，而使用"mapminmax"函数的反函数"mapminmax('reverse', Y, settings)"来反归一化数据。其中，Y是归一化后的数据矩阵，settings是归一化时所用的参数。

具体步骤如下：

1. 使用"mapminmax"函数对数据进行归一化：

[X_norm, settings] = mapminmax(X);

其中，X是原始数据矩阵，X_norm是归一化后的数据矩阵，settings是归一化时所用的参数。

2. 使用"mapminmax"函数的反函数"mapminmax('reverse', Y, settings)"对归一化后的数据进行反归一化：

X_reverse = mapminmax('reverse', Y_norm, settings);

其中，Y_norm是归一化后的数据矩阵，X_reverse是反归一化后的数据矩阵。

注意：反归一化的结果应该与原始数据矩阵X相同或非常接近，但由于浮点数精度的限制，可能存在一些微小的差异。