使用指定 mu 和 sigma 的 Z 分数

Question

我已将每一列的训练数据矩阵转换为z-scores。对于zscore 的输出中的每一列，我都有mu 和sigma。

我还有另一个矩阵（我的测试数据），我想使用在上一步中获得的mu 和sigma 将其转换为 z-scores。我的实现使用for 循环，如下所示：

TEST_DATA = zeros(num_rows,num_cols,'double');

for rowIdx = 1:num_rows,
    for colIdx = 1:num_cols,
        TEST_DATA(rowIdx,colIdx)=(input(rowIdx,colIdx)-MU(colIdx))/SIGMA(colIdx);
    end
end

在 MATLAB 中有没有更快的方法来实现这一点？

Answer 1

zscore 的文档解释说它只是简单地减去平均值并除以标准差。唯一棘手的部分是将 mu/sigma 的向量应用于每一列。但是，如果您不知道如何使用花哨的方式，请使用 for 循环。为了便于阅读，我将保持这种方式。如果您需要更快，请查看bsxfun。

for ii=1:size(mat,1)
    mat(ii,:) = (mat(ii,:) - mu) ./ sigma;
end

Answer 2

你可以使用bsxfun:

%// Sample data
matrix = rand(10, 10);
testData = rand(10, 10); 

%// Obtain mu and sigma
mu = mean(matrix, 1);
sigma = std(matrix, [], 1);
%// or use: [Z, mu, sigma] = zscore(matrix);

%// Convert into z-scores using precalculated mu and sigma
C = bsxfun(@rdivide, bsxfun(@minus, testData, mu), sigma);