将数据缩放到一定范围

Question

我有一个关于如何将数据缩放到特定范围的实施问题。我知道使用下面的等式我们可以缩放数据：

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

其中 a,b 是我想要缩放的范围（例如 -1,1）。而 max 和 min 是原始数据中的最大数和最小数。 X为原始数据，X_nor为归一化数据。

我的问题是：假设我有三个数据，每个形状是 (1,128,128,1)。而我使用上面的等式进行归一化，max和min是三个数据的最大和最小数还是每个单独的数据？

说的清楚一点，上面的代码就是我所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()

下面的代码就是我所说的单个最大值和最小值：

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

这样，在做归一化时，数据会减去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。

另外一个问题是：这样会不会破坏原始数据中的特征或模式？

非常感谢！

Answer 1

这取决于您想要达到的目标。他们俩都是对的。在处理图像时，第二种方法（通道标准化）是最常用的技术。在进行归一化时，我们只是重新调整数据，因此原始特征和模式不会被破坏。如果您想在标准化后随时返回原始比例。