如何从规范化数组中获取原始数据

Question

下面给出了一段简单的代码，按照行规范化数组。在

import numpy as np
from sklearn import preprocessing

X = np.asarray([[-1,2,1],
                [4,1,2]], dtype=np.float)

X_normalized = preprocessing.normalize(X, norm='l2')

你能帮我把X-标准化再转换成X吗？在

Answer 1

你不能只从规范化版本中恢复X。考虑几个数据集的简单情况，每个数据集有两个不同的元素：

[3, 4]
[-18, 20]
[0, 0.0001]

每一个都规范化为相同的数据集：

^{pr2}$

映射不是双射：它是多对一。因此，它不是唯一可逆的。在

但是，您可以使用两种简单的方法恢复原始集：

1. 保持原始数据集的完整性（是的，很容易）。在
2. 存储归一化参数：均值和标准差（或其平方，方差）。这给了你一个线性方程，它可以将每个原始元素转换成一个标准化元素；反转这个方程很简单。在