R语言中标准化一个矩阵代码后求其相似矩阵 注释

R语言对矩阵的列进行标准化处理|解锁数据分析中的核心步骤|如何提升机器学习模型的表现?|机器学习|标准化|数据处理|R语言|矩阵... 标准化是数据分析与机器学习中的重要步骤,尤其是在处理不同量纲的特征时,标准化有助于消除不同尺度带来的影响,使得算法在处理数据时更加高效且稳定。在R语言中,对矩阵的列进行标准化处理是一个常见的需求,本文将深入探讨如何使用R语言对矩阵数据的列进行标准化处理,并展示多种不同的标准化方法,如 Z-score 标准化、Min-Max... 阅读详情

突然感觉R语言,有些地方比matble还简洁,但是我还是更喜欢matble,更直接些

# Normalize a matrix
# Args:
# m: the matix
# L: by rows (L=1) or columns (L=2)
# Returns:
# The normalized matrix
#标准化矩阵
##参数:
#m :矩阵
#L :按行(L = 1)或列(L = 2)

#返回:标准化矩阵 

#  先对矩阵X,进行归一化处理,得到新的X',然后求其相似矩阵  S=t(X')X'.                       R语言中t(表示转置)

NormalizeWH <- function(m, L = 2) {
m2 <- apply(m, L, innp <- function(x) {
return (x / sqrt(sum(x^2)))
})
mtmn <- t(m2) %*% m2
return(mtmn)

}

程序注释

NormalizeWH <- function(m, L = 2)

数据挖掘实验(一):混合属性的相似性矩阵 R语言 本人数据挖掘概念与技术课程实验报告,仅作为学习记录。 阅读详情

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zhmjunjun
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