将数据缩放到一定范围

Question

我有一个关于如何将数据扩展到特定范围的实现问题。我知道使用下面的公式我们可以缩放数据：

X_nor = ((b-a)*(X-min))/((max-min)+a)

其中a，b是我要缩放的范围（例如-1,1）。最大值和最小值是原始数据中的最大值和最小值。X是原始数据，XƏu nor是标准化数据。你知道吗

我的问题是：假设我有三个数据，每个形状是（1128128,1）。我用上面的公式做归一化，最大值和最小值是三个数据的最大值和最小值，还是每个数据的最大值和最小值？你知道吗

要说清楚，上面的代码就是我说的整个数据的最大值和最小值：

max=0
min=0
for i in range(len(data)):
    if data[i].max()>max:
        max=data[i].max()
     if data[i].min()<min:
        min=data[i].min()

下面的代码是我说的最大值和最小值：

max=[]
min=[]
for i in range(len(data)):
    max.append(data[i].max())
    min.append(data[i].min())

这样，在进行归一化时，数据将减去它自己的最大值和最小值，而不是第一种情况下唯一的最大值和最小值。你知道吗

另一个问题是：这样，原始数据中的特征或模式会被破坏吗？你知道吗

非常感谢！你知道吗

Answer 1

这取决于你想要实现什么。他们两个都是对的。在处理图像时，第二种方法（通道归一化）是最常用的技术。在进行标准化时，我们只需重新缩放数据，因此原始特征和模式不会被破坏。在标准化之后，如果希望，可以随时返回原始比例。你知道吗