Go言語で行列の各列の標準偏差を求め、その標準偏差を用いて行列を正規化するコード

package main

import (
	"fmt"
	"math"
)

func main() {
	// 行列のデータ
	matrix := [][]float64{
		{2.5, 3.7, 4.8, 1.2},
		{1.0, 2.0, 3.0, 4.0},
		{0.5, 1.5, 2.5, 3.5},
	}

	numRows := len(matrix)
	numCols := len(matrix[0])

	// 各列の平均を計算
	averages := make([]float64, numCols)
	for j := 0; j < numCols; j++ {
		sum := 0.0
		for i := 0; i < numRows; i++ {
			sum += matrix[i][j]
		}
		averages[j] = sum / float64(numRows)
	}

	// 各列の各データと平均の差の二乗和を計算
	sumOfSquaredDiffs := make([]float64, numCols)
	for j := 0; j < numCols; j++ {
		for i := 0; i < numRows; i++ {
			diff := matrix[i][j] - averages[j]
			sumOfSquaredDiffs[j] += diff * diff
		}
	}

	// 各列の分散を計算
	variances := make([]float64, numCols)
	for j := 0; j < numCols; j++ {
		variances[j] = sumOfSquaredDiffs[j] / float64(numRows)
	}

	// 各列の標準偏差を計算
	stdDevs := make([]float64, numCols)
	for j := 0; j < numCols; j++ {
		stdDevs[j] = math.Sqrt(variances[j])
	}

	// 行列の各要素を標準偏差で正規化
	normalizedMatrix := make([][]float64, numRows)
	for i := 0; i < numRows; i++ {
		normalizedMatrix[i] = make([]float64, numCols)
		for j := 0; j < numCols; j++ {
			normalizedMatrix[i][j] = (matrix[i][j] - averages[j]) / stdDevs[j]
		}
	}

	// 正規化された行列を表示
	fmt.Println("正規化された行列:")
	for i := 0; i < numRows; i++ {
		fmt.Println(normalizedMatrix[i])
	}
}