我有一个元胞数组数据结构，我想标准化它的元素。如何将 zscore 或均值和标准应用于每个元胞数组？我尝试执行以下操作，但不正确。下面的代码随机生成 50 组不同的数据，每组 1000 个元素。我什至尝试了以下cellfun(@(x)(x-mu)./sg,X,'UniformOutput',false)，但我无法计算单元结构的mu（平均值）和sg（标准偏差）。请帮忙。
for n = 1: 50
x=rand(1,1000);
X(n)= {x} ;
end
XV = zscore(X);
【问题讨论】：
zscore吗？
zscore 应该用于向量。那么，您是否建议我将数据归一化x，然后将其传递到单元结构X？
zscore 是统计工具箱中的一个函数，我没有。 documentation 表示您可以使用 'all' 选项将其应用于标准化矩阵（注意！这是 MATLAB R2018b 的新功能）：
zscore(X,0,'all'); % won't work in versions of MATLAB before R2018b
如果你和我一样没有这个工具箱，应该相当于：
(X - mean(X(:))) / std(X(:));
所以我们可以这样写一个匿名函数：
standardize = @(X)(X - mean(X(:))) / std(X(:));
或等效
standardize = @(X)zscore(X,0,'all');
现在，您可以使用 cellfun 将此函数应用于数组中的所有矩阵：
X = cell(5,3);
for ii=1:numel(X)
X{ii} = rand(1,1000);
end
XV = cellfun(standardize,X,'UniformOutput',false);
【讨论】：
zscore 选项：standardize = @(X)zscore(X,0,'all'); 抛出错误 Error using sum Invalid option. Option must be 'double', 'native', 'default', 'omitnan' or 'includenan'. Error in mean (line 116) y = sum(x, dim, flag) ./ size(x,dim); Error in zscore (line 43) mu = mean(x,dim); 是因为我的单元格数组结构不同吗？我有 100 组不同的一维数据。每个一维数据的长度为 1000 个样本。所以，X 是1x100 元胞数组结构。
for loop 内的X，如我的问题所示，这与您在答案中编写的语法不同。错误是由于定义单元结构的方式不匹配造成的吗？我正在使用 R2018
zscore 功能，所以我打算关闭文档。 'all' 模式似乎是 R2018b 的新模式，抱歉。
zscore 不起作用，我也可以使用另一个第一个选项。没事儿。非常感谢。