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:
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)
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:
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:
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编程网。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
--结束END--
本文标题: r语言-如何将数据标准化和中心化
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