X = bsxfun(@minus, X, mean(X, 1));
时间: 2023-10-28 14:05:09 浏览: 41
这行代码使用了 MATLAB 中的 `bsxfun` 函数,用于计算矩阵 `X` 中每列元素与该列的均值之差。具体来说,`mean(X, 1)` 计算矩阵 `X` 中每列的均值,然后 `bsxfun(@minus, X, mean(X, 1))` 将矩阵 `X` 中每列元素分别减去该列的均值。这样做的目的通常是为了去除数据的均值,以便进行后续的数据分析或建模。
相关问题
X = bsxfun(@minus, X, mean(X)); X = bsxfun(@rdivide,X,std(X)); coeff = pca(X); feature2DImage = reshape(X*coeff(:,1),numRows,numCols);
这段代码实现了将数据矩阵X进行归一化和主成分分析(PCA)降维的操作,并将降维后的特征图像保存在feature2DImage中。
具体地,bsxfun(@minus, X, mean(X))将X中每一列的均值从该列的所有元素中减去,实现了对X的列进行归一化的操作。bsxfun(@rdivide,X,std(X))将X中每一列的标准差除以该列的所有元素,进一步对X的列进行了归一化操作,使得每列的均值为0,标准差为1,以便进行主成分分析。
PCA的过程使用MATLAB自带的函数pca,其中输入参数X为已经进行过归一化操作的数据矩阵,函数返回值coeff为主成分分析得到的特征向量,即各个主成分的方向向量。将数据矩阵X乘以coeff(:,1)为将数据映射到第一个主成分上,得到一个一维的特征向量,reshape函数将该特征向量重新排列成一个二维的特征图像,保存在feature2DImage中。
X = X - min(X(:)); X = X / max(X(:)); X = bsxfun(@minus, X, mean(X, 1));
这是一段MATLAB代码,它对一个矩阵X进行了三个操作:
1. 将X中的所有元素减去X中的最小值,使得X的最小值变为0;
2. 将X中的所有元素除以X中的最大值,使得X中的最大值变为1;
3. 对X的每一列,减去该列的平均值,使得X的每一列的平均值为0。
这些操作可以将X中的元素缩放到[0,1]之间,而且还将X的平均值归零,这些操作有时候在数据预处理方面是很有用的。
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