r语言-如何将数据标准化和中心化

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服务器之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

原文链接：https://blog.csdn.net/li603060971/article/details/58064301