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r语言数据标准化中心化 r语言-怎样将数据标准化和中心化

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想了解r语言-怎样将数据标准化和中心化的相关内容吗,TJ统计在本文为您仔细讲解r语言数据标准化中心化的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:r语言,数据标准化,数据中心化,下面大家一起来学习吧。

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:

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

第二步:将数据框转换为矩阵形式

第三步:进行标准化处理

第四步:保留小数点为4位

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。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

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