阅读程序function [ax,mx,stdx] = auto(x) %AUTO Autoscales matrix to mean zero unit variance % Autoscales a matrix (x) and returns the resulting matrix (ax) % with mean-zero unit variance columns, a vector of means (mx) % and a vector of standard deviations (stdx) used in the scaling. % %I/O: [ax,mx,stdx] = auto(x); % %See also: MDAUTO, MDMNCN, MDRESCAL, MDSCALE, MNCN, SCALE, RESCALE %Copyright Eigenvector Research, Inc. 1991-98 %Modified 11/93 %Checked on MATLAB 5 by BMW 1/4/97 [m,~] = size(x); mx = mean(x); stdx = std(x); ax = (x-mx(ones(m,1),:))./stdx(ones(m,1),:);
时间: 2024-04-18 16:23:57 浏览: 10
这是一个名为 `auto` 的函数,用于对输入的矩阵进行自动缩放,使得每一列的均值为零,方差为一。该函数返回缩放后的矩阵 `ax`,以及用于缩放的均值向量 `mx` 和标准差向量 `stdx`。
函数的输入参数为一个矩阵 `x`,输出参数为缩放后的矩阵 `ax`、均值向量 `mx` 和标准差向量 `stdx`。
具体实现过程如下:
1. 获取矩阵 `x` 的行数和列数,分别存储在变量 `m` 中。
2. 计算矩阵 `x` 的每一列的均值,存储在向量 `mx` 中。
3. 计算矩阵 `x` 的每一列的标准差,存储在向量 `stdx` 中。
4. 使用广播运算,对矩阵 `x` 进行缩放,使得每一列的均值为零,方差为一。具体操作是将矩阵 `x` 减去均值向量 `mx` 的广播结果,再除以标准差向量 `stdx` 的广播结果。将结果存储在矩阵 `ax` 中。
5. 返回缩放后的矩阵 `ax`、均值向量 `mx` 和标准差向量 `stdx`。
该函数的实现是基于 Eigenvector Research, Inc. 公司的版权代码,并在 1993 年进行了修改。在 1997 年由 BMW 在 MATLAB 5 上进行了验证。
相关问题
function [z,mu,sigma] = zscore(x,flag,dim) %ZSCORE Standardized z score for tall arrays % Z = ZSCORE(X) % [Z,MU,SIGMA] = ZSCORE(X) % [...] = ZSCORE(X,1) % [...] = ZSCORE(X,FLAG,DIM) % % See also ZSCORE, MEAN, STD. % Copyright 2015 The MathWor
ker Inc.
这是一个 Matlab 函数,用于对一个 tall 数组进行标准化处理,返回标准化后的数组 Z,以及均值 MU 和标准差 SIGMA。其中 flag 和 dim 是可选参数,用于指定标准化的方向和方式。如果 flag 为 1,则表示按列进行标准化;如果 flag 为 0 或省略,则表示按行进行标准化。dim 参数用于指定在哪个维度上进行标准化,如果省略则默认为第一个非单一维度。该函数是由 MathWorks 公司版权所有。
x = (x - np.mean(x)) / np.std(x)
This code standardizes the values in the variable x.
The first step is to subtract the mean of x from each value in x, which centers the data around 0.
The second step is to divide each centered value by the standard deviation of x, which scales the data so that it has a standard deviation of 1.
This process is commonly used in data analysis and machine learning to normalize variables and make them more comparable across different datasets.