数据的标准化与中心化以及R语言中的scale详解摘要: 1.数据的中心化 所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值。 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即:-2,-1,0,3,0 2.数据的标准化 所谓数据的标准化是... 1.数据的中心化 所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值。 2.数据的标准化 数据中心化和标准化的意义是一样的,为了消除量纲对数据结构的影响。 在R语言中可以使用scale方法来对数据进行中心化和标准化: #限定输出小数点后数字的位数为3位 > options(digits=3) > data <- c(1, 2, 3, 6, 3) #数据中心化 > scale(data, center=T,scale=F) [,1] [1,] -2 [2,] -1 [3,] 0 [4,] 3 [5,] 0 attr(,"scaled:center") [1] 3 #数据标准化 > scale(data, center=T,scale=T) [,1] [1,] -1.06904 [2,] -0.53452 [3,] 0.00000 [4,] 1.60357 [5,] 0.00000 attr(,"scaled:center") [1] 3 attr(,"scaled:scale") [1] 1.8708 scale方法中的两个参数center和scale的解释: |
|
来自: 520jefferson > 《R语言》