R語言歸一化處理的案例分析

這篇文章主要介紹了R語言歸一化處理的案例分析，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

歸一化就是要把你需要處理的數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后（通過某種算法）限制在你需要的一定范圍內(nèi)。首先歸一化是為了后面數(shù)據(jù)處理的方便，其次是保正程序運(yùn)行時(shí)收斂加快。

R語言中的歸一化函數(shù)：scale

數(shù)據(jù)歸一化包括數(shù)據(jù)的中心化和數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。

1. 數(shù)據(jù)的中心化

所謂數(shù)據(jù)的中心化是指數(shù)據(jù)集中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)減去數(shù)據(jù)集的均值。
例如有數(shù)據(jù)集1, 2, 3, 6, 3，其均值為3,那么中心化之后的數(shù)據(jù)集為1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即：-2,-1,0,3,0

2. 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化

所謂數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化是指中心化之后的數(shù)據(jù)在除以數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)差，即數(shù)據(jù)集中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)減去數(shù)據(jù)集的均值再除以數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)差。
例如有數(shù)據(jù)集1, 2, 3, 6, 3，其均值為3,其標(biāo)準(zhǔn)差為1.87，那么標(biāo)準(zhǔn)化之后的數(shù)據(jù)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

數(shù)據(jù)中心化和標(biāo)準(zhǔn)化的意義是一樣的，為了消除量綱對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的影響。在R語言中可以使用scale方法來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化和標(biāo)準(zhǔn)化。

scale函數(shù)是將一組數(shù)進(jìn)行處理，默認(rèn)情況下是將一組數(shù)的每個(gè)數(shù)都減去這組數(shù)的平均值后再除以這組數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

其中有兩個(gè)參數(shù)：
center=TRUE，默認(rèn)的，是將一組數(shù)中每個(gè)數(shù)減去平均值，若為false，則不減平均值；
scale=TRUE，默認(rèn)的，是將一組數(shù)中每個(gè)數(shù)除以標(biāo)準(zhǔn)差。

scale默認(rèn)情況下：將一組數(shù)的每個(gè)數(shù)都減去這組數(shù)的平均值后再除以這組數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

> scale(ss)
      [,1]
[1,] -1.3805850
[2,] -0.6371931
[3,] 0.1061988
[4,] 0.8495908
[5,] 1.5929827
[6,] 0.1061988
[7,] -0.6371931

attr(,"scaled:center")
[1] 2.857143

attr(,"scaled:scale")
[1] 1.345185

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“R語言歸一化處理的案例分析”這篇文章對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持億速云，關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識(shí)等著你來學(xué)習(xí)!