ojAlgo 有没有办法标准化矩阵？答案

【问题标题】：Is there a way on ojAlgo to normalize a Matrix?ojAlgo 有没有办法标准化矩阵？
【发布时间】：2019-03-29 07:09:57
【问题描述】：

我很想知道是否有一种方法可以使用 ojAlgo 矩阵库找到 MatrixStore 的规范化形式。

也许曾经在 MatrixStore 上执行的例程或任务会导致每一行的平均值为 0，标准差为 1。

如果有人熟悉 sklearn，我正在寻找的是 ojAlgo 上的一些功能，其功能类似于 sklearn 上的预处理模块。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

不直接。您必须自己编写一些循环和计算。这是一种可能的方法：

PrimitiveDenseStore matrix = ...;

SampleSet sampleSet = SampleSet.make();
for (int j = 0; j < matrix.countColumns(); j++) {
    sampleSet.swap(matrix.sliceColumn(j));
    for (int i = 0; i < matrix.countRows(); i++) {
        matrix.set(i, j, sampleSet.getStandardScore(i));
    }
}

我强烈建议使用 ojAlgo 以列组织数据。

我实际上并没有测试该代码。像这样就地更新矩阵可能会出现问题。

...

使用 v47.1.1（刚刚发布）现在可以这样做：

matrix.modifyAny(DataPreprocessors.STANDARD_SCORE);

【讨论】：

我注意到一些接口带有允许附加回调的 looprow 或 loopcolumn 方法。在您看来，当速度是一个因素时，推荐的遍历矩阵的方法是什么？
我怀疑在这样的情况下会有什么不同。如果您正在寻找最后一点性能，那么请使用低级，这通常意味着您自己编写代码/循环。重要的是您如何组织数据。在上面的示例中，当矩阵变大时， sliceRow() 会比 sliceColumn() 慢得多。
感谢您的反馈！我非常感谢您为 ojAlgo 所做的工作。