数据归一化和数据反归一化公式

数据归一化是将数据缩放到特定范围内，通常是0到1之间。可以使用以下公式进行数据归一化：

$$x_{norm} = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}$$

其中，$x$是原始数据，$x_{min}$和$x_{max}$分别是数据的最小值和最大值，$x_{norm}$是归一化后的数据。

数据反归一化是将归一化后的数据恢复为原始数据。可以使用以下公式进行数据反归一化：

$$x = x_{norm} \times (x_{max} - x_{min}) + x_{min}$$

其中，$x_{norm}$是归一化后的数据，$x_{min}$和$x_{max}$分别是数据的最小值和最大值，$x$是恢复后的原始数据。

相关问题

归一化公式和反归一化公式

归一化公式和反归一化公式是在数据预处理中常用的方法，用于将数据缩放到特定的范围内，以便更好地进行训练和预测。下面是归一化公式和反归一化公式：

归一化公式：
$$x_{norm} = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}$$

反归一化公式：
$$x = x_{norm} \times (x_{max} - x_{min}) + x_{min}$$

其中，$x$ 是原始数据，$x_{norm}$ 是归一化后的数据，$x_{min}$ 和 $x_{max}$ 分别是原始数据的最小值和最大值。

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。