2024年5月2日发(作者：)

matlab 中normlized之后还原 -回复

如何在 MATLAB 中进行归一化后的数据还原。

在许多数据处理任务中，我们经常需要对数据进行归一化或标准化，以便

能够更好地理解和处理数据。归一化可以使数据集的分布在一个特定的范

围内，并且对于一些机器学习算法来说，归一化是一个必要的步骤。

归一化数据意味着将数据的值重新缩放到一个标准范围内，通常是0到1

之间。在 MATLAB 中，我们可以利用一些内置函数来实现这个过程，例

如 `min` 和 `max` 函数。下面我将逐步介绍如何归一化数据，并展示如

何还原归一化后的数据。

第一步：加载数据

首先，我们需要加载要进行归一化的数据。以一个简单的示例数据集为例，

假设我们有一个包含两个特征的数据集 `data`，其中第一列是特征1，第

二列是特征2。我们可以使用 `csvread` 函数从一个 CSV 文件中读取数

据，或者直接使用 MATLAB 已有的数据集。

matlab

data = [2, 4; 5, 10; 8, 16; 3, 6; 9, 18];

第二步：归一化数据

接下来，我们将对数据进行归一化。在 MATLAB 中，最常用的一种归一

化方法是使用 `mat2gray` 函数将数据缩放到 [0, 1] 范围内。该函数将

找到数据集中的最小值和最大值，并将数据线性缩放到给定的范围。

matlab

normalized_data = mat2gray(data);

归一化后的数据将存储在 `normalized_data` 变量中。您可以使用

`disp` 函数打印出归一化后的数据，以查看其范围是否在 [0, 1] 内。

matlab

disp(normalized_data);

第三步：还原数据

现在，我们已经完成了对数据的归一化过程。如果我们需要将归一化后的

数据还原到原始的数值范围内，我们可以使用下面的步骤。

首先，我们需要获取原始数据的最小值和最大值，以便进行还原。我们可

以使用 `min` 和 `max` 函数来找到归一化前的最小值和最大值。

matlab

min_value = min(data);

max_value = max(data);

得到 `min_value` 和 `max_value` 后，我们可以使用以下公式将归一化

后的数据还原到原始的数值范围内：

matlab

restored_data = normalized_data * (max_value - min_value) +

min_value;

使用上述公式，我们将归一化后的数据乘以原始数据范围之差，再加上原

始数据的最小值，即可获得还原后的数据。

matlab

disp(restored_data);

通过使用 `disp` 函数，我们可以打印出还原后的数据，以便查看其是否

与原始数据相匹配。

综上所述，这就是如何在 MATLAB 中进行归一化后的数据还原的步骤。

通过将数据归一化到特定的范围内，我们可以更好地处理和理解数据，同

时还可以在需要时将归一化后的数据还原到原始的数值范围内。这是一个

在数据处理和机器学习任务中非常有用的技巧。