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ベクトルを範囲[-1; 1]に正規化/非正規化する方法

どうすれば正規化範囲[-1;1]へのベクトル

関数normを使用したいのですが、高速になるからです。

また、どのようにすればよいか教えてください非正規化後のそのベクトル正規化？

matlabnormalizationdenormalization
16
neverMind

normは、二乗和が1になるようにベクトルを正規化します。

すべての要素が0から1の間にあるようにベクトルを正規化する場合は、最小値と最大値を使用する必要があります。これを使用して、再度非正規化できます。

%# generate some vector
vec = randn(10,1);

%# get max and min
maxVec = max(vec);
minVec = min(vec);

%# normalize to -1...1
vecN = ((vec-minVec)./(maxVec-minVec) - 0.5 ) *2;

%# to "de-normalize", apply the calculations in reverse
vecD = (vecN./2+0.5) * (maxVec-minVec) + minVec
26
Jonas

最新の答えは、Matlab R2017bで導入された rescale 関数を使用することです。ベクトルAを範囲-1:1に正規化するには、次のように実行します。

A = rescale(A, -1, 1);

事前に最小値と最大値を保存してから、再スケールを再度実行することで、これを元に戻すことができます。

maxA = max(A(:));
minA = min(A(:));
A = rescale(A, -1, 1);
% use the normalised A
A = rescale(A, minA, maxA);
0
benplumley

Jonasによる回答に基づいて作成された拡張回答を以下に示します。これにより、ベクトルに負の数と正の数が存在するかどうかに基づいて自動化された正規化が可能になるか、必要な正規化のタイプを手動で選択できます。関数の下にはテストスクリプトがあります。

正規化関数

function [vecN, vecD] = normVec(vec,varargin)
% Returns a normalize vector (vecN) and "de-nomralized" vector (vecD). The
% function detects if both positive and negative values are present or not
% and automatically normalizes between the appropriate range (i.e., [0,1],
% [-1,0], or [-1,-1].
% Optional argument allows control of normalization range:
% normVec(vec,0) => sets range based on positive/negative value detection
% normVec(vec,1) => sets range to [0,1]
% normVec(vec,2) => sets range to [-1,0]
% normVec(vec,3) => sets range to [-1,1]

%% Default Input Values
% Check for proper length of input arguments
numvarargs = length(varargin);
if numvarargs > 1
    error('Requires at most 1 optional input');
end

% Set defaults for optional inputs
optargs = {0};

% Overwrite default values if new values provided
optargs(1:numvarargs) = varargin;

% Set input to variable names
[setNorm] = optargs{:};

%% Normalize input vector
% get max and min
maxVec = max(vec);
minVec = min(vec);

if setNorm == 0
    % Automated normalization
    if minVec >= 0
        % Normalize between 0 and 1
        vecN = (vec - minVec)./( maxVec - minVec );
        vecD = minVec + vecN.*(maxVec - minVec);
    elseif maxVec <= 0
        % Normalize between -1 and 0
        vecN = (vec - maxVec)./( maxVec - minVec );
        vecD = maxVec + vecN.*(maxVec - minVec);
    else
        % Normalize between -1 and 1
        vecN = ((vec-minVec)./(maxVec-minVec) - 0.5 ) *2;
        vecD = (vecN./2+0.5) * (maxVec-minVec) + minVec;
    end
elseif setNorm == 1
    % Normalize between 0 and 1
    vecN = (vec - minVec)./( maxVec - minVec );
    vecD = minVec + vecN.*(maxVec - minVec);
elseif setNorm == 2
    % Normalize between -1 and 0
    vecN = (vec - maxVec)./( maxVec - minVec );
    vecD = maxVec + vecN.*(maxVec - minVec);
elseif setNorm == 3
    % Normalize between -1 and 1
    vecN = ((vec-minVec)./(maxVec-minVec) - 0.5 ) *2;
    vecD = (vecN./2+0.5) * (maxVec-minVec) + minVec;
else
    error('Unrecognized input argument varargin. Options are {0,1,2,3}');
end

関数をテストするためのスクリプト

% Define vector
x=linspace(0,4*pi,25);
y = sin(x);
ya=sin(x); yb=y+10; yc=y-10;

% Normalize vector
ya0=normVec(ya); yb0=normVec(yb); yc0=normVec(yc);
ya1=normVec(ya,1); yb1=normVec(yb,1); yc1=normVec(yc,1);
ya2=normVec(ya,2); yb2=normVec(yb,2); yc2=normVec(yc,2);
ya3=normVec(ya,3); yb3=normVec(yb,3); yc3=normVec(yc,3);

% Plot results
figure(1)
subplot(2,2,1)
plot(x,ya0,'k',x,yb0,'ro',x,yc0,'b^')
title('Auto Norm-Range')
subplot(2,2,2)
plot(x,ya1,'k',x,yb1,'ro',x,yc1,'b^')
title('Manual Norm-Range: [0,1]')
subplot(2,2,3)
plot(x,ya2,'k',x,yb2,'ro',x,yc2,'b^')
title('Manual Norm-Range: [-1,0]')
subplot(2,2,4)
plot(x,ya3,'k',x,yb3,'ro',x,yc3,'b^')
title('Manual Norm-Range: [-1,1]')
0
Scott G

簡単な解決策は、すぐに使えるMATLAB関数を使用することです。

mapminmax

行の最小値と最大値を[-11]にマッピングして行列を処理します

例：

x1 = [1 2 4; 1 1 1; 3 2 2; 0 0 0]
[y1,PS] = mapminmax(x1)

正規化後にそのベクトルを非正規化する

x1_again = mapminmax('reverse',y1,PS)
0
PyMatFlow