r语言-如何将数据标准化和中心化
更新时间：2021年04月20日 16:41:45 作者：TJ统计
这篇文章主要介绍了r语言将数据标准化和中心化的实现，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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