我输入一些数据比如说,a,b,c,d……,经过归一化处理后得到一组数据,我用归一化后的这组数据进行计算得到x,y,z……,我怎样将x,y,z……,反归一化处理,他们的比例还能按照以前的计算吗?
谢谢!
那我该怎么办呢?
是的,把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保证程序运行时收敛加快。
归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布,归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。
1、(0,1)标准化:
这是最简单也是最容易想到的方法,通过遍历feature vector里的每一个数据,将Max和Min的记录下来,并通过Max-Min作为基数(即Min=0,Max=1)进行数据的归一化处理:
LaTex:{x}_{normalization}=\frac{x-Min}{Max-Min}
Python实现:
2、Z-score标准化:
这种方法给予原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,这里的关键在于复合标准正态分布,个人认为在一定程度上改变了特征的分布,关于使用经验上欢迎讨论,我对这种标准化不是非常地熟悉。
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第1个回答 2019-06-24
数据
归一化方法
有两种形式,一种是把数变为(0,1)之间的小数,一种是把有
量纲
表达式
变为无量纲表达式。
1、把数变为(0,1)之间的小数
主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速,应该归到
数字信号处理
范畴之内。
2、是把有量纲表达式变为无量纲表达式
归一化是一种简化计算的方式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为无量纲的表达式,成为纯量。
归一化方法
有两种形式,一种是把数变为(0,1)之间的小数,一种是把有
量纲
表达式
变为无量纲表达式。
1、把数变为(0,1)之间的小数
主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速,应该归到
数字信号处理
范畴之内。
2、是把有量纲表达式变为无量纲表达式
归一化是一种简化计算的方式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为无量纲的表达式,成为纯量。
第2个回答 2009-05-01
那你就看看你的处理流程,你觉得是可能的吗?
至少我的感觉是,你归一化了,那么很多不同的数据可能会在归一化后得到相同的结果,那你肯定无法区分这些数据吧
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额。。我根本不知道你在做的什么,怎么知道该怎么办呢。。
笼统的来讲,如果你需要那些归一化之前的数据,就应该保留他们的一个副本啊
至少我的感觉是,你归一化了,那么很多不同的数据可能会在归一化后得到相同的结果,那你肯定无法区分这些数据吧
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额。。我根本不知道你在做的什么,怎么知道该怎么办呢。。
笼统的来讲,如果你需要那些归一化之前的数据,就应该保留他们的一个副本啊
第3个回答 2013-04-12
归一化以后,数据本身已经发生变化了,或者说被替代了,不可能有反归一化这个过程~~