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r语言-如何将数据标准化和中心化

转载 作者:qq735679552 更新时间:2022-09-27 22:32:09 28 4
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中心化和标准化意义一样,都是消除量纲的影响

中心化:数据-均值 。

标准化:(数据-均值)/标准差 。

数据中心化: scale(data,center=T,scale=F) 。

数据标准化: scale(data,center=T,scale=T) 。

或默认参数scale(data) 。

  。

scale方法中的两个参数center和scale的解释:

1.center和scale默认为真,即T或者TRUE 。

2.center为真表示数据中心化 。

3.scale为真表示数据标准化 。

补充:R语言对数据进行标准化处理 。

有时候,在分析数据时,需要对数据进行直线转换,也就是将数据做标准化处理,标准化处理的结果称为标准分数,标准化处理的转换公式如下:

r语言-如何将数据标准化和中心化

  。

举例说明:

首先,导入数据 。

其次,转换成标准分数,并以向量形式输出 。

最后,保留小数点位数 。

data<-read.table("clipboard",header=T)    #导入数据A<-as.matrix(data[,2:4])                             #将数据框转换为矩阵colnames(A)<-NULL                                 #将数据框的第一行标题去掉Z<-as.vector(scale(A))                            #转换标准分数,以向量形式输出round(Z,4)                                             #结果保留4为小数点

根据以上,运行结果如下:

第一步:导入数据

r语言-如何将数据标准化和中心化

第二步:将数据框转换为矩阵形式

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第三步:进行标准化处理

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第四步:保留小数点为4位

r语言-如何将数据标准化和中心化

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教.

原文链接:https://blog.csdn.net/li603060971/article/details/58064301 。

最后此篇关于r语言-如何将数据标准化和中心化的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于r语言-如何将数据标准化和中心化的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。

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