matlab实现机器学习中特征缩放

feature scaling(特征缩放).: make sure multiple features are on a similar scale. Because different features take on similar ranges of values can help gradient descent converge more quickly.

公式基础：

代码演示：

function [X_norm, mu, sigma] = featureNormalize(X)

%   featureNormalize特征缩放

mu = mean(X);                     %mean求平均
X_norm = bsxfun(@minus, X, mu);   %减法

sigma = std(X_norm);               %std求标准差，var求方差
X_norm = bsxfun(@rdivide, X_norm, sigma);  %rdivide数组右除，X_norm ./ sigma

%********************bsxfun函数*************************************%
% 该函数的作用是对连个矩阵之间的每一个元素进行指定的计算，并具有自动扩维的功能。
% 如果A和B的维度不同，则A或者B必须有一个在某个维度上是1，比如，上例中的B在列方向维度是1，
% 那么，该函数将会对列向量B在列方向上进行复制，使其与矩阵A具有相同的列维度，
% 然后，再进行A./B维度扩充后的矩阵