1.資料的中心化
所謂資料的中心化是指資料集中的各項資料減去資料集的均值。
例如有資料集1, 2, 3, 6, 3，其均值為3,那麼中心化之後的資料集為1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即：-2,-1,0,3,0
2.資料的標準化
所謂資料的標準化是指中心化之後的資料在除以資料集的標準差，即資料集中的各項資料減去資料集的均值再除以資料集的標準差。
例如有資料集1, 2, 3, 6, 3，其均值為3,其標準差為1.87，那麼標準化之後的資料集為(1-3)/1.87,(2-3)/1.87,(3-3)/1.87,(6-3)/1.87,(3-3)/1.87,即：-1.069,-0.535,0,1.604,0
資料中心化和標準化的意義是一樣的，為了消除量綱對資料結構的影響。
在r語言中可以使用scale方法來對資料進行中心化和標準化：
#限定輸出小數點後數字的位數為3位scale方法中的兩個引數center和scale的解釋：> options(digits=3)
> data <- c(1, 2, 3, 6, 3)
#資料中心化
> scale(data, center=t,scale=f)
[,1]
[1,] -2
[2,] -1
[3,] 0
[4,] 3
[5,] 0
attr(,"scaled:center")
[1] 3
#資料標準化
> 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
1.center和scale預設為真,即t或者true
2.center為真表示資料中心化
3.scale為真表示資料標準化
資料的標準化與中心化以及R語言中的scale詳解
1.資料的中心化 所謂資料的中心化是指資料集中的各項資料減去資料集的均值。例如有資料集1,2,3,6,3，其均值為3,那麼中心化之後的資料集為 1 3 2 3 3 3 6 3 3 3 即 2,1,0,3,0 2.資料的標準化 所謂資料的標準化是指中心化之後的資料在除以資料集的標準差，即資料集中的各項...
資料的標準化與中心化以及R語言中的scale詳解
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r語言怎麼將資料標準化和中心化
r語言中怎麼做中心化和標準化。中心化和標準化意義一樣，都是消除量綱的影響 中心化 資料 均值 標準化 資料 均值 標準差 資料中心化 scale data,center t,scale f 資料標準化 scale data,center t,scale t 或缺省引數scale data scale...