写一个数据集归一化再反归一化的Matlab 程序
时间: 2023-10-25 08:11:26 浏览: 40
以下是一个简单的数据集归一化再反归一化的Matlab程序示例:
```matlab
% 定义数据集(二维矩阵)
data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
% 归一化处理
min_val = min(data(:)); % 找出最小值
max_val = max(data(:)); % 找出最大值
data_normalized = (data - min_val) / (max_val - min_val); % 归一化处理
% 反归一化处理
data_denormalized = data_normalized * (max_val - min_val) + min_val; % 反归一化处理
% 打印结果
fprintf('原始数据集:\n');
disp(data);
fprintf('归一化后数据集:\n');
disp(data_normalized);
fprintf('反归一化后数据集:\n');
disp(data_denormalized);
```
在上面的示例中,我们首先定义了一个二维矩阵数据集。接下来,我们通过找到数据集的最小值和最大值,并将数据集按比例缩放来进行归一化处理。然后,我们使用相同的缩放比例将数据集反归一化回其原始值。最后,我们打印出归一化前后数据集的结果,以及反归一化后的数据集。
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写一个数据集最大最小✖️数再加数归一化再反归一化的Matlab 程序
这里提供一个简单的 Matlab 程序,将数据集进行最大最小缩放,并进行数值归一化和反归一化。
```Matlab
% 假设原始数据矩阵为 data,其中每一行是一个样本
% 可以先对每列求最大值和最小值,得到最大最小值向量 max_vals 和 min_vals
max_vals = max(data);
min_vals = min(data);
% 对原始数据进行最大最小缩放
scaled_data = (data - min_vals) ./ (max_vals - min_vals);
% 对最大最小缩放后的数据进行数值归一化
normalized_data = (scaled_data - mean(scaled_data)) ./ std(scaled_data);
% 对数值归一化后的数据进行反归一化
unscaled_data = normalized_data .* std(scaled_data) + mean(scaled_data);
unscaled_data = unscaled_data .* (max_vals - min_vals) + min_vals;
```
在上述程序中,最大最小缩放使用了 Matlab 中的矩阵运算,将每个样本的每个特征都进行了缩放。数值归一化和反归一化也使用了矩阵运算,对每个样本的每个特征都进行了操作,保证了程序的简洁性和可读性。
用matlab进行一个数据集的归一化代码怎么写呢
Matlab中可以使用`normalize`函数对数据进行归一化。以下是一个示例代码:
```matlab
% 假设数据集保存在一个名为data的变量中,每一列代表一个特征
% 对数据集进行z-score归一化
data_norm = normalize(data, 'zscore');
% 对数据集进行min-max归一化
data_norm = normalize(data, 'range');
```
`normalize`函数中的第二个参数指定归一化的方法,'zscore'表示使用z-score归一化,'range'表示使用min-max归一化。归一化后的数据保存在`data_norm`变量中。