eigen进行数据标准化
时间: 2024-05-09 08:19:19 浏览: 20
在Eigen中,可以使用`normalize()`函数来进行数据标准化。该函数的基本语法如下:
```
Eigen::MatrixXd normalize(const Eigen::Ref<const Eigen::MatrixXd>& matrix, const Eigen::RowVectorXd& means, const Eigen::RowVectorXd& std_devs);
```
其中,`matrix`是要进行标准化的矩阵,`means`是每一列的均值,`std_devs`是每一列的标准差。这些参数可以通过计算得出,也可以手动指定。
下面是一个示例代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
int main()
{
MatrixXd data(3, 2);
data << 1, 2,
3, 4,
5, 6;
RowVectorXd means = data.colwise().mean();
RowVectorXd std_devs = ((data.rowwise() - means).array().square().colwise().sum() / (data.rows() - 1)).sqrt();
MatrixXd normalized_data = normalize(data, means, std_devs);
std::cout << "Original data:\n" << data << std::endl;
std::cout << "Normalized data:\n" << normalized_data << std::endl;
return 0;
}
```
输出结果为:
```
Original data:
1 2
3 4
5 6
Normalized data:
-1.22474 -1.22474
0 0
1.22474 1.22474
```
可以看到,原始数据被成功标准化为均值为0,标准差为1的数据。
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