mapminmax如何归一化和反归一化

mapminmax是一种常用的归一化方法，它可以将数据缩放到一个指定的范围内（通常是[0,1]或[-1,1]），并且保留原始数据的分布特征。具体的归一化和反归一化操作如下：

1. 归一化操作：
假设要将数据$x$归一化到$[y_{min},y_{max}]$范围内，那么归一化操作可以通过以下公式实现：
$y = (x - min(x)) * \frac{y_{max} - y_{min}}{max(x) - min(x)} + y_{min}$
其中，$min(x)$和$max(x)$分别表示数据$x$的最小值和最大值。

2. 反归一化操作：
假设已经将数据$y$归一化到$[y_{min},y_{max}]$范围内，要将它反归一化到原来的范围$[x_{min},x_{max}]$，那么反归一化操作可以通过以下公式实现：
$x = (y - y_{min}) * \frac{x_{max} - x_{min}}{y_{max} - y_{min}} + x_{min}$
其中，$x_{min}$和$x_{max}$分别表示原始数据$x$的最小值和最大值。