避免循环，有没有办法围绕列（或行）的平均值对数据矩阵进行居中，按标准偏差（也是逐列或逐行）缩放每个条目？
在R中这很简单：scale(data, center = T, scale = T))。
但我不知道如何在Ocatave或Matlab中实现相同的基本预处理。
答案 0 :(得分：4)
在Octave中，这个center（）和zscore（）有两个函数。中心只是减去均值，而zscore也除以sd（一种有时被称为标准化的操作）
center（x）
通过减去其平均值来居中数据。
如果x是向量，则减去其均值。如果x是矩阵，请对每个矩阵执行上述操作 柱。如果给出了可选参数dim，则按此操作 尺寸。
和
zscore（x，opt，dim）计算x
的Z得分如果x是向量，则减去其均值并除以其标准差。 如果标准偏差为零，则除以1。
可选参数opt确定要在何时使用的规范化 计算标准偏差并具有与之相同的定义 std。
的相应参数如果x是矩阵，则沿第一个非单一维度计算。 如果给出第三个可选参数dim，则按此操作 尺寸。
答案 1 :(得分：1)
单个函数没有执行此操作，但您可以使用dim和std的{{1}}参数来完成此操作。我们也可以使用mean将它们全部包装成一行。
bsxfun<强>解释
使用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))
参数dim，我们可以计算mean每列的平均值。
A然后我们可以使用M = mean(A, 1)
从每列中的每个值中减去均值（bsxfun）。我们需要使用@minus，因为bsxfun是M而1 x nCols是A。 nRows x nCols会自动为我们播放操作。
bsxfun然后我们想要再次使用B = bsxfun(@minus, A, M);
参数（第三个输入）来计算每列的标准偏差。
dim并将每列除以此标准差
S = std(A, [], 1)
所以我们得到了这一切
bsxfun(@rdivide, B, S);
要执行逐行操作，我们需要做的就是将bsxfun(@rdivide, bsxfun(@minus, A, mean(A, 1)), std(A, [], 1))
参数从1（列）切换到2（行）。