Matlab 预期的标准值和平均值错误

我有一个包含3列的矩阵

X

。对于问题的答案

X=randn（5,3）

。 我想规范化

X

S.T.的列。每列将具有

0

平均值和

1

标准值。我使用了以下代码：

X=(X-mean(X))./std(X);

我的性病是

1

。但是，我的平均值非常小，接近

0

，但不是必需的

0

。我试着用数字来解释：

X=1:15;
X=reshape(X,[5 3]);
mean(X-mean(X));

这为每列提供了

0

值

X=1:15;
X=reshape(X,[5 3]);
mean((X-mean(X))./std(X));

但事实并非如此。但是0/任何东西仍然是0。我错过了什么

• 为什么我得不到

  0

  值
• 我得到的值是否足够用于预聚类算法规范化

---

这是一个版本，它实现了我认为您正在尝试的功能。。。您需要复制该矩阵，因为X-mean（X）无效（如果您使用的是标准实现）——您不能从5x3中减去1x3

r = 5; c = 3;
X=randn(r,c);
Xm=repmat(mean(X),r,1);
Xstd = repmat(std(X),r,1);
Xn = (X-Xm)./Xstd;
mean(Xn)
std(Xn)

对我来说这是打印出来的

ans =

  1.0e-16 *

 -0.6661         0    0.4441


ans =

  1.0000    1.0000    1.0000

---

这似乎正是你想要的。。。注意平均值上的1e-16乘数。。。这本质上是0，有一些浮点错误。

这是一个版本，它实现了我认为您正在尝试的功能。。。您需要复制该矩阵，因为X-mean（X）无效（如果您使用的是标准实现）——您不能从5x3中减去1x3

r = 5; c = 3;
X=randn(r,c);
Xm=repmat(mean(X),r,1);
Xstd = repmat(std(X),r,1);
Xn = (X-Xm)./Xstd;
mean(Xn)
std(Xn)

对我来说这是打印出来的

ans =

  1.0e-16 *

 -0.6661         0    0.4441


ans =

  1.0000    1.0000    1.0000

---

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这似乎正是你想要的。。。注意平均值上的1e-16乘数。。。这本质上是0，有一些浮点错误。

您确定编写的代码正确吗？复制得到的结果会导致矩阵不匹配错误。。。平均值返回每行的平均值，因此

X-Mean（X）

无效…检查是否有本地文件实现

Mean

和

std

函数。@Philip我对代码有把握。我只是复制和粘贴检查<代码>平均值（X）给出了一行，其中包含每列的平均值

X-平均值（X）

从每列中减去每列的平均值。@Rotem您是指原始值以外的值吗？我肯定没有。代码：

X=1:15；X=重塑（X，[53]）；均值（X-均值（X））给出了一个错误。你确定你在使用Matlab吗？使用
清除所有
，然后再次检查。您确定编写的代码正确吗？复制得到的结果会导致矩阵不匹配错误。。。平均值返回每行的平均值，因此
X-Mean（X）
无效…检查是否有本地文件实现
Mean
和
std
函数。@Philip我对代码有把握。我只是复制和粘贴检查<代码>平均值（X）

给出了一行，其中包含每列的平均值

X-平均值（X）

从每列中减去每列的平均值。@Rotem您是指原始值以外的值吗？我肯定没有。代码：

X=1:15；X=重塑（X，[53]）；均值（X-均值（X））给出了一个错误。你确定你在使用Matlab吗？使用
清除所有
，然后再次检查。我可以并且已经从5x3中减去1x3（我已经仔细测试了vry的正确值）。我得到的值与您使用我的代码得到的值相同。也许这是MATLAB版本差异的衍生。无论如何，我的问题是指你的“本质上是0”评论。你能详细解释一下为什么我们没有得到确定的零吗？嗯，你肯定在使用一个非标准的实现，如果它对你有用的话。。。在任何情况下，浮点数都不是无限精确的。检查，并进行详细说明。或者只是谷歌的“浮点算术错误”的差异可能是由于一个“计算机视觉”的期望？我确信我\没有人在这台机器上实现过no
mean（）
或减法功能。哦，显然Matlab2016b增加了减法兼容尺寸的功能——我还在2015年！我可以并且已经从5x3中减去1x3（我已经仔细测试了vry的正确值）。我得到的值与您使用我的代码得到的值相同。也许这是MATLAB版本差异的衍生。无论如何，我的问题是指你的“本质上是0”评论。你能详细解释一下为什么我们没有得到确定的零吗？嗯，你肯定在使用一个非标准的实现，如果它对你有用的话。。。在任何情况下，浮点数都不是无限精确的。检查，并进行详细说明。或者只是谷歌的“浮点算术错误”的差异可能是由于一个“计算机视觉”的期望？我确信我\没有人在这台机器上实现过no
mean（）
或减法功能。哦，显然Matlab2016b增加了减法兼容尺寸的功能——我还在2015年！