octave - 特征缩放向量化

Question

我想对具有 2 列的矩阵 (X) 进行特征缩放。我正在使用均值归一化，我在 Octave 中写了以下几行:

X_norm = X
mu = mean(X);
sigma = std(X);
X_norm(:,1) = (X_norm(:,1) .- mu(:,1)) ./ sigma(:,1);
X_norm(:,2) = (X_norm(:,2) .- mu(:,2)) ./ sigma(:,2); 

能否请您告诉我一种更清晰的矢量化这些计算的方法？

我通过与 zscore(X) 的结果进行比较来检查我的代码，它们匹配 - 即 sum(X_norm - zscore(X)) 返回我 0 0 .

我被迫不使用 zscore()，因此出现了这个问题。

示例数据如下:

2104      3
1600      3
2400      3
1416      2
3000      4
1985      4
1534      3
1427      3
1380      3
1494      3
1940      4
2000      3
1890      3
4478      5
1268      3
2300      4
1320      2
1236      3
2609      4
3031      4
1767      3
1888      2
1604      3
1962      4
3890      3
1100      3
1458      3
2526      3
2200      3
2637      3

Answer 1

你可以简单地做:

X_norm = (X .- mean(X,1)) ./ std(X,0,1);