R反規範化數據

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我使用這些R腳本通過Min Max標準化數據。R反規範化數據

normalize <- function(x) { 
    return ((x - min(x))/(max(x) - min(x))) 
    } 

mydata <- as.data.frame(lapply(mydata , normalize))

我怎樣才能使數據非標準化？

謝謝！

來源

2016-09-06 myID33

那麼這裏期望的輸出是什麼？爲什麼不把「標準化」版本保存到不同的變量中。使用此公式無法唯一地對數據進行非正常化。 'c（0,10）'將被標準化爲'c（0,1）'，但'c（3,17）'也會被標準化。不可能說出原始值是什麼。 – MrFlick

原始數據例如是[（3,8,10,11,22,28），（4,17,20,21,26,40），（4,5,13,16,18,27）] – myID33

您應該修改帖子以包含重要信息（如示例數據），而不是將其留在評論中。 – Frank

本質上，你只需要反轉算術：x1 = (x0-min)/(max-min)意味着x0 = x1*(max-min) + min。但是，如果覆蓋數據，則最好在歸一化之前存儲最小值和最大值，否則（註釋中的@MrFlick指出）註定要失敗。

設置數據：

dd <- data.frame(x=1:5,y=6:10)

規格化：

normalize <- function(x) { 
    return ((x - min(x))/(max(x) - min(x))) 
} 
ddnorm <- as.data.frame(lapply(dd,normalize)) 
##  x y 
## 1 0.00 0.00 
## 2 0.25 0.25 
## 3 0.50 0.50 
## 4 0.75 0.75 
## 5 1.00 1.00

去正規化：

minvec <- sapply(dd,min) 
maxvec <- sapply(dd,max) 
denormalize <- function(x,minval,maxval) { 
    x*(maxval-minval) + minval 
} 
as.data.frame(Map(denormalize,ddnorm,minvec,maxvec)) 
## x y 
## 1 1 6 
## 2 2 7 
## 3 3 8 
## 4 4 9 
## 5 5 10

一個聰明normalize功能將附加縮放變量的結果爲屬性（見?scale功能...）

來源

2016-09-06 18:58:04

R反規範化數據

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