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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MATLAB使用mapminmax归一化后，如何对降低维数的数据反归一化

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 mapminmax反归一化

### MATLAB `mapminmax` 反归一化

在MATLAB中，`mapminmax` 函数用于数据的线性变换，通常应用于神经网络训练前的数据预处理。该函数可以将数据映射到指定范围，默认情况下是从 `-1` 到 `1` 的区间。

对于已经通过 `mapminmax` 归一化的数据，可以通过保存的过程参数来进行反归一化操作。具体来说，在调用 `[Y, PS] = mapminmax(X)` 时返回的第二个输出参数 `PS` 包含了归一化过程中的最小值和最大值信息，这些信息可用于后续的反归一化操作[^1]。

下面是一个完整的例子来展示如何执行归一化及其对应的反归一化：

% 原始数据矩阵 X (假设为行向量)
X = [0.5 2.4 1.3];

% 使用默认设置 [-1, 1] 对 X 进行归一化
[Y, settings] = mapminmax(X);

disp('归一化后的 Y:');
disp(Y);

% 应用相同的设置对已知的归一化数据进行反归一化
X_recovered = mapminmax('reverse', Y, settings);

disp('恢复原始尺度的 X_recovered:');
disp(X_recovered);

上述代码片段展示了如何利用 `settings` 参数完成从归一化到反归一化的转换。值得注意的是，当使用 `mapminmax` 函数时，无论是正向还是逆向的操作都依赖于同一个设定对象 `settings`，这确保了数据能够被准确无误地还原回原来的尺度。