R 中的归一化函数

Question

我有一个要转换的矩阵，转换后的数据集中的每个特征均值为 0，方差为 1。

我试过使用下面的代码：

scale <- function(train, test) 
{   
trainmean <- mean(train)
trainstd <- sd(train)
xout <- test
for (i in 1:length(train[1,])) {
    xout[,i] = xout[,i] - trainmean(i)
}
for (i in 1:lenght(train[1,])) {
    xout[,i] = xout[,i]/trainstd[i]
}

}
invisible(xout)

normalized <- scale(train, test)

但是，这对我不起作用。我在正确的轨道上吗？

编辑：我对语法很陌生！

Answer 1

您可以为此使用内置的 scale 函数。

这是一个例子，我们用介于 0 和 1 之间的随机均匀变量填充矩阵并居中并将它们缩放为具有 0 均值和单位标准差：

m <- matrix(runif(1000), ncol=4)    
m_scl <- scale(m)

确认列均值为0（在公差范围内）且标准差为1:

colMeans(m_scl)
# [1] -1.549004e-16 -2.490889e-17 -6.369905e-18 -1.706621e-17

apply(m_scl, 2, sd)
# [1] 1 1 1 1

有关详细信息，请参阅 ?scale。

要编写自己的归一化函数，您可以使用：

my_scale <- function(x) {
  apply(m, 2, function(x) {
    (x - mean(x))/sd(x)
  }) 
}

m_scl <- my_scale(m)

或以下，在较大的矩阵上可能更快

my_scale <- function(x) sweep(sweep(x, 2, colMeans(x)), 2, apply(x, 2, sd), '/')

Answer 2

根据我的经验，只是建议另一个自己编写的规范化函数来避免 apply 比矩阵计算慢：

m = matrix(rnorm(5000, 2, 3), 50, 100)

m_centred = m - m%*%rep(1,dim(m)[2])%*%rep(1, dim(m)[2])/dim(m)[2]
m_norm = m_centred/sqrt(m_centred^2%*%rep(1,dim(m)[2])/(dim(m)[2]-1))%*%rep(1,dim(m)[2])

## Verirication
rowMeans(m_norm)
apply(m_norm, 1, sd)

（注意这里考虑的是行向量）

R 中的归一化函数

Normalization function in R

r

normalization