Как нормализовать данные с 2D-объектами и формой (Samples, X, Y)?

Question

У меня есть форма данных (400,93,32) .Теперь я хочу стандартизировать данные со средним значением 0 и единицей дисперсии.Как я должен это делать?

В каком направлении я должен стандартизировать?я должен взять среднее значение и дисперсию каждой строки или столбца или рассматривать 93 x32 как матрицы?Я попытался использовать функцию Sklearn StandardScaler , и он принимает входные данные в виде (n_samples, n_features) , и у меня есть (n_samples, Dim_1, Dim_2) .Я попытался масштабировать его по строкам, как это [n_samples, 0,1,3, ... n,:] и не уверен, правильно ли я это делаю.

вашРуководство будет высоко оценено.

Answer 1

Масштабирование по строкам не имеет смысла, представьте себе 2 строки:

[20,4,5] , [200,1,5]

Если бы мы применили построчное масштабирование, то первая строка будет преобразована в соответствии с этой строкой и аналогично второй строке:

[1,0.20,0.25] and [1,0.005,0.025]

Что не смогло отразить соотношение между значениями в одном и том же столбце, что, если 5 было наибольшим возможным значением в 3-м столбце, тогда 5 должно было быть 1, однако при применении построчного масштабирования значения 5 в 3-м столбце изменяется в каждой строке и не содержит смысла информации