matlab样本标准化与反标准化zscore代码

样本标准化（z-score normalization）：

data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]; % 样本数据，每行为一个样本，每列为一个特征
mean_val = mean(data); % 每列的均值
std_val = std(data); % 每列的标准差

% 标准化
zscore_data = (data - mean_val) ./ std_val;

反标准化：

% 反标准化
data = zscore_data .* std_val + mean_val;

其中，`mean` 函数计算每列的均值，`std` 函数计算每列的标准差。在标准化时，将每个样本的每个特征减去对应列的均值，再除以对应列的标准差，得到标准化后的样本数据。在反标准化时，将标准化后的样本数据乘以对应列的标准差，再加上对应列的均值，得到原始的样本数据。

相关问题

Zscore标准化 matlab

在Matlab中，可以使用以下方法对数据进行Z-score标准化：

1. 假设你有一个向量或矩阵`data`，每一列代表一个特征，每一行代表一个样本。

2. 使用`mean`函数计算每个特征的均值，如下所示：

meanData = mean(data);

3. 使用`std`函数计算每个特征的标准差，如下所示：

stdData = std(data);

4. 使用以下公式计算Z-score标准化后的数据：

zscoreData = (data - meanData) ./ stdData;

这样，`zscoreData`中的每个元素就是对应特征在原始数据中的Z-score标准化值。

请注意，如果你只想对单个向量进行Z-score标准化，可以省略步骤2和3，直接使用以下公式：

scoreData = (data - mean(data)) ./ std(data);

希望这可以帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。

matlab中zscore与其逆变换

在MATLAB中，`zscore`函数可以用来进行标准化，它将数据按列进行标准化处理，即将每一列的数据减去该列的均值，再除以该列的标准差。这样做可以将不同量纲的数据转换为同一量纲，便于处理。

例如，我们有一个矩阵`A`，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征，我们可以使用`zscore`函数进行标准化：

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
B = zscore(A);

这里`B`是标准化后的矩阵。

如果要进行逆变换，即将标准化后的数据恢复成原始数据，可以用下面的方法：

C = (B .* std(A)) + mean(A);

这里`C`就是原始矩阵`A`。首先，我们将标准化后的数据`B`乘以原始数据每列的标准差`std(A)`，再加上原始数据每列的均值`mean(A)`，就可以得到原始数据`C`了。

需要注意的是，如果使用`zscore`函数进行标准化，那么在进行逆变换时，应该使用`std`函数和`mean`函数分别计算每列的标准差和均值。如果标准化时使用了其他方法，逆变换的方法也可能不同。