我已经将我的训练数据矩阵转换为每列的z分数。我从zscore的输出中获得了每列的mu和sigma。

我还有另一个矩阵（我的测试数据），我想使用前一步得到的mu和sigma将其转换为z分数。我的实现使用了for循环，如下所示：

TEST_DATA = zeros(num_rows,num_cols,'double');for rowIdx = 1:num_rows,    for colIdx = 1:num_cols,        TEST_DATA(rowIdx,colIdx)=(input(rowIdx,colIdx)-MU(colIdx))/SIGMA(colIdx);    endend

在MATLAB中，有没有更快的方法来实现这个功能？

回答：

你可以使用bsxfun：

%// 示例数据matrix = rand(10, 10);testData = rand(10, 10); %// 获得mu和sigma mu = mean(matrix, 1);sigma = std(matrix, [], 1);%// 或者使用： [Z, mu, sigma] = zscore(matrix);%// 使用预先计算的mu和sigma转换为z分数C = bsxfun(@rdivide, bsxfun(@minus, testData, mu), sigma);