このコマンド "preprocessing.scale"は数学的にどのように機能しますか？

Question

scikitのウェブサイトでマニュアルを読みましたが、私はまだこのコマンドの背後にある数式が何であるか分かりません。

>>> from sklearn import preprocessing 
>>> import numpy as np 
>>> X = np.array([[ 1., -1., 2.], 
...    [ 2., 0., 0.], 
...    [ 0., 1., -1.]]) 
>>> X_scaled = preprocessing.scale(X) 

>>> X_scaled           
array([[ 0. ..., -1.22..., 1.33...], 
     [ 1.22..., 0. ..., -0.26...], 
     [-1.22..., 1.22..., -1.06...]]) 

Answer 1

単位分散に対する平均およびコンポーネント規模に集中します。

これは、軸に沿った平均値がXから減算され、結果の値が軸に沿ってstdで除算されることを意味します。