在稀疏矩阵上执行特征缩放和均值归一化是个好主意吗？我有一个70％稀疏的矩阵。通常，特征缩放和均值归一化可提高算法性能，但是在稀疏矩阵的情况下，它会添加很多非零项
最佳答案
如果要使表示形式稀疏，例如使其适合内存，这一点很重要，那么您就不能在表示形式本身中进行标准化，不是。它变得完全致密，无法达到目的。
通常，您将平均归一化数学推到公式或计算的另一部分。或者，您也可以在访问元素时进行归一化，之前已经计算了均值和方差。
或者，您可以选择一种不需要标准化的算法（如果可能）。
关于machine-learning - 稀疏矩阵中的缩放和均值归一化，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/21875518/