我正在尝试对多元时间序列数据进行分类。我想对这类数据进行特征缩放。假设多元时间序列数据如下：
F1 F2 F3
[1.0 2.0 3.0 4.0........] [41.0 23.0 3.0 4.0.........] [103.0 27.0 3.0 43.0.......]
[331.0 2.0 3.0 4.0......] [41.0 23.0 3.50 444.0......] [1333.0 27.0 3.0 43.0......]
以此类推
我应该如何在此处使用特征缩放将所有特征置于同一范围内？
方法1： 1.对于F1中的每个列表，计算均值和标准差并标准化数据 2.对所有功能（F2，F3）中的所有列表重复上述步骤
方法2： 1.计算F1中每个列表的平均值，然后计算所有列表的平均值，类似地计算每个列表的std并在F1中对所有列表取平均值。使用此均值和标准差来标准化特征F1 2.对所有其他功能（F2，F3）重复上述步骤
标准化此类数据的正确方法是什么？上面提到的方法正确吗？
答案 0 :(得分：1)
如您所见here，要标准化的公式是：
z = (x-x')/S, where x is a point, x' is the sample mean and S is the stdev of the sample.
这意味着x'应该是列中所有列表的平均值（例如F1），而S应该是列中所有列表的stdev。然后应将此计算z应用于每个点。
标准化此类数据的正确方法是什么？上面提到的方法正确吗？
方法1并不是一种好方法，因为列表1的平均值将与列表2的平均值不同，并且由于它们是同一样本的一部分，因此居中平均值应该相同。方法2在平均值计算中可以，但是我不确定在stdev的计算中。一起计算所有列表的stdev绝对正确。