第1个回答 2024-08-22
处理具有较大量级差异的数据时，归一化是一个关键步骤，以便于后续计算和分析。归一化的主要目的是将数据缩放到一个统一的范围内，而反归一化则是为了恢复原始的数值规模。
归一化的一种常见方法是使用max-min方法，公式为：[公式]。Matlab提供了一个方便的mapminmax函数，可以直接应用于数据，它默认以行为基础进行归一化。另一种方式是手动计算，这样可以保存原始的最大值和最小值，以便后续进行反归一化操作。
另一种归一化函数是normalize，它将数据转化为Z-score形式（均值为0，标准差为1）。当处理矩阵时，normalize默认以列为单位进行操作。这有利于确保数据间的比较更为一致。
在实际操作中，调用mapminmax函数进行归一化是这样进行的，而使用normalize则需要相应地调整参数。若采用公式计算max-min归一化后，反归一化时只需应用原始的公式。当然，Matlab也提供了mapminmax的反向函数，如'mapminmax('reverse', a, PS)'，其中a是归一化后的数据，PS是mapminmax函数处理时生成的映射参数，可以帮助我们轻松地进行反归一化操作。