@文心快码BaiduComater语言归一化函数 文心快码BaiduComate 在R语言中,归一化是一种常见的数据预处理技术,用于将数据缩放到一个统一的范围内,以便于后续的数据分析和建模。下面我将详细解释归一化的概念、R语言中常用的归一化函数、如何使用这些函数,并提供一个归一化的示例代码,最后解释归一化后数据的特点和用途。
我们将编写一个名为normal的函数,接受一个向量并返回归一化后的向量。以下是代码: # 定义归一化函数normal<-function(x){# 计算最小值和最大值min_x<-min(x)max_x<-max(x)# 执行归一化normalized_x<-(x-min_x)/(max_x-min_x)return(normalized_x)} 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...
#sweep函数 center <- sweep(x, 2, apply(x, 2, min),'-') #在列的方向上减去最小值,不加'-’也行 R <- apply(x, 2, max) - apply(x,2,min) #算出极差,即列上的最大值-最小值 x_star<- sweep(center, 2, R, "/") #把减去均值后的矩阵在列的方向上除以极差向量 #sweep函数更简洁...
r语言scale函数归一化原理 R语言中的scale函数用于对数据进行标准化或归一化处理。其原理是通过减去均值并除以标准差的方式,将数据转换为均值为0,标准差为1的分布。这种处理可以消除不同变量之间的量纲影响,使得不同变量之间的比较更加合理。具体原理可以分为以下几个步骤: 1. 计算均值,首先计算数据集中每个变量的...
#R语言中的归一化(normalization)函数实现指南 在数据科学和机器学习的过程中,归一化是一个非常重要的步骤。它可以帮助提高模型的效率和准确性。今天,我们将要学习如何在R语言中实现归一化,通过创建一个名为`normal`的函数来完成这个任务。以下是我们将遵循的步骤流程: | 步骤 | 描述 | |---|---| | 1 | 确...
#sweep函数 center <- sweep(x, 2, apply(x, 2, min),'-') #在列的方向上减去最小值,不加'-’也行 R <- apply(x, 2, max) - apply(x,2,min) #算出极差,即列上的最大值-最小值 x_star<- sweep(center, 2, R, "/") #把减去均值后的矩阵在列的方向上除以极差向量 ...
利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行回归预测 设计思路 输出结果 train_boston_data.shape (1460, 81) Id MSSubClass MSZoning ... SaleType SaleCondition SalePrice 0 1 60 RL ... WD Normal 208500 ...