非规范化数据

我使用以下 R 代码将数据标准化为最小值和最大值：

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

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

如何对数据进行非规范化？

本质上，你只需颠倒算术：x1 = (x0-min)/(max-min)暗示x0 = x1*(max-min) + min。但是，如果您要覆盖数据，最好在标准化之前存储最小值和最大值，否则（正如 @MrFlick 在评论中指出的那样）您就注定失败。

设置数据：

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

标准化：

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

非规范化：

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

更聪明的normalize函数会将缩放变量作为属性附加到结果（请参阅?scale功能 ...）