r语言-如何将数据标准化和中心化

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我是靠谱客的博主危机小熊猫，最近开发中收集的这篇文章主要介绍r语言-如何将数据标准化和中心化，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

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：