(学习笔记)matlab归一化和标准化的区别,如何进行反归一化?

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在数据预处理阶段，归一化与标准化是常见的数据转换方法。归一化主要通过线性变换，将数据映射到某个特定区间，如0到1；标准化则是通过去除数据的均值，同时除以数据的方差，使其转换为均值为0，方差为1的标准正态分布。

归一化公式为xnew=(x-min)/(max-min)，其反归一化公式为x=xnew*(max-min)+min。通过反归一化，可以将归一化后的数据还原回原始范围，这在数据恢复与预测结果解释时非常有用。

标准化公式为xnew=(x-mu)/sigma，其中mu为数据的均值，sigma为数据的方差。其反标准化公式为x=xnew*sigma+mu。标准化后的数据分布均匀，有助于消除量纲影响，提高模型训练效率。

归一化与标准化的选择取决于数据特性与模型需求。对于模型具有线性假设或者数据范围固定的情况，通常选择归一化。而对于模型对数据分布敏感，或者数据存在异常值时，标准化则更为合适。

在实际应用中，数据预处理是重要步骤，正确选择归一化或标准化方法，可以有效提升模型性能与数据解释性。通过反归一化或反标准化，可以将模型输出的转换数据还原回原始意义，便于理解与应用。