数据反归一化数据(-1,1)
时间: 2024-05-26 20:15:56 浏览: 8
将数据从归一化的范围(-1,1)反归一化到原始范围,可以使用以下公式:
X = X_norm * (max_val - min_val) / 2 + (max_val + min_val) / 2
其中,X_norm是归一化后的数据,max_val和min_val是原始数据的最大值和最小值。需要注意的是,在归一化时使用的max_val和min_val必须与反归一化时使用的max_val和min_val相同。
相关问题
数据归一化是(-1,1)和数据反归一化公式
数据归一化是将原始数据缩放到指定的范围内,常用的是将数据缩放到 [-1,1] 或 [0,1] 范围内。其中,将数据缩放到 [-1,1] 范围内的归一化方法是:
$$x_{\text{norm}} = \frac{2(x - x_{\text{min}})}{x_{\text{max}} - x_{\text{min}}} - 1$$
其中,$x$ 是原始数据,$x_{\text{min}}$ 和 $x_{\text{max}}$ 分别是数据的最小值和最大值,$x_{\text{norm}}$ 是归一化后的数据。
数据反归一化的公式是:
$$x = \frac{(x_{\text{norm}} + 1)(x_{\text{max}} - x_{\text{min}})}{2} + x_{\text{min}}$$
其中,$x_{\text{norm}}$ 是归一化后的数据,$x_{\text{min}}$ 和 $x_{\text{max}}$ 分别是数据的最小值和最大值,$x$ 是反归一化后的数据。
python归一化反归一化-1到1
要将数据归一化到[-1, 1]的范围内,可以使用以下公式进行归一化和反归一化操作:
归一化:
normalized_value = 2 * (value - min_value) / (max_value - min_value) - 1
反归一化:
value = ((normalized_value + 1) * (max_value - min_value) / 2) + min_value
其中,value是原始数据的值,normalized_value是归一化后的值,min_value和max_value分别是原始数据的最小值和最大值。
你可以将上述公式应用于你的Python代码中来实现归一化和反归一化操作。