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

> options(digits=3)

> data 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

scale方法中的兩個引數center和scale的解釋：

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...

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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...

r語言怎麼將資料標準化和中心化

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