scale（）Octave/MatlabのR関数に相当する

Question

ループを回避するには、列の平均値を中心にしてデータのマトリックスを中央に配置し、各エントリを標準偏差でスケーリングします（列単位または行ごとに）？

これは簡単です：scale(data, center = T, scale = T))です。

しかし私はOcataveやMatlabで同じ基本的な前処理をどのように達成するのか分かりません。

Answer 1

これを実行する関数は1つではありませんが、stdとmeanにはdimパラメータを使用してこれを行うことができます。 bsxfunを使用して、すべてを1行にまとめることもできます。

A = rand(5, 4); 

% Column-wise 
bsxfun(@rdivide, bsxfun(@minus, A, mean(A, 1)), std(A, [], 1)) 

% Row-wise 
bsxfun(@rdivide, bsxfun(@minus, A, mean(A, 2)), std(A, [], 2)) 

説明

meanにdimパラメータを用いて、我々はAの各列の平均値を計算することができます。

M = mean(A, 1) 

その後、我々は、各列（@minus）の各値から平均値を減算するbsxfunを使用することができます。 Mが1 x nCols、AがnRows x nColsなのでbsxfunを使用する必要があります。 bsxfunが自動的に操作をブロードキャストします。

B = bsxfun(@minus, A, M); 

その後、我々は再びdimパラメータ（第3の入力）を使用して、各列の標準偏差を計算します。

S = std(A, [], 1) 

そして、この標準偏差で各列を分割

bsxfun(@rdivide, B, S); 

だから我々は、行ごとの操作を実行するには

bsxfun(@rdivide, bsxfun(@minus, A, mean(A, 1)), std(A, [], 1)) 

を取得し、すべて一緒にこれをもたらし、私たちが行う必要があるすべてがあります dimパラメータを1（列）から2（行）に切り替えます。

Answer 2

Octaveには、このcenter（）とzscore（）の2つの関数があります。 zscoreはまた、その平均値を減算することにより、SD（標準化として知られているように時々知られる操作）

中心（X）

センターデータで除算に対し、中心がちょうど、平均値を減算します。

xがベクトルの場合、その平均を減算します。 xが行列の場合は、それぞれ 列に対して上記を実行します。オプションの引数dimが指定されている場合は、この 次元に沿って操作します。

と

zscore（X、オプトイン、dim）は、xがベクトルである場合、その標準偏差で、その平均値と除算を減算X

のZスコアを計算します。 標準偏差がゼロの場合は、代わりに1で割ります。

オプションのパラメータoptは、 が標準偏差を計算し、 対応するstdのパラメータと同じ定義を持つ場合に使用する正規化を決定します。

xが行列の場合、最初の非シングルトン次元に沿って計算します。 3番目の省略可能な引数dimが指定されている場合は、この ディメンションに沿って操作します。