例如,如果甜度和脆度的度量都在范围1 ~ 10,那么我们也希望辛辣度的度量也在范围1~10,有一些方法可以完成这样的尺度调整。 对kNN算法的特征进行重新调整的传统方法是min-max标准化(min-max normalization),该过程将特征转化,以使它的所有值都落在0~1的范围内。将特征进行min-max标准化的公式如下所示。本质上,...
当原始数据中有小值及零时,亦可取X’=lg(X+1) 还可根据需要选用X’=lg(X+k)或X’=lg(k-X) 对数变换常用于( 1)使服从对数正态分布的数据正态化。如环境中某些污染物的分布,人体中某些微量元素的分布等,可用对数正态分布改善其正态性。( 2)使数据达到方差齐性,特别是各样本的标准差与均数成比例或变...
什么意思？对年月日进行标准化吗？没有听说，一般标准化的目的是为了对不同变量间比较而进行去量纲。
1. 导入R语言系统格式数据 除了自带数据集,R语言系统本身包含*.RData和*.rds两种数据存储格式。根据官方手册介绍,这两种数据格式的区别在于:前者既可以存储数据,也可以存储当前工作空间的所有变量,属于非标准化存储;后者则仅用于存储单个R对象,且存储时可以创建标准化档案,属于标准化存储。通过load()函数和readRDS()...
变量标准化:scale 变量转置:t 抽样:sample 堆栈:stack、unstack 其他:aggregate、merge、reshape 9、与数据挖掘软件Weka做接口 RWeka:通过这个接口,可以在R中使用Weka的所有算法。 感谢您的观看,如有不足之处,欢迎批评指正。最后祝福所有遇到瓶颈的大数据程序员们突破自己,祝福大家在往后的工作与面试中一切顺利。
【例4-1】 6项指标的标准化山峦图 核密度图——核密度山峦图——例题分析 箱线图和小提琴图 箱线图是展示数据分布的另一种图形 它不仅可用于反映一组数据分布的特征,比如,分布是否对称、是否存在离群点等,还可以用于对多组数据的分布特征进行比较,这也是箱线图的主要用途 ...
在进行数据降维之前,通常需要对数据进行预处理,如缺失值填充、异常值处理、标准化或归一化等。这些预处理步骤有助于提高降维算法的性能和结果的可解释性。 总结 R语言提供了丰富的数据降维方法和工具,可以帮助用户处理高维数据并提取关键特征。通过选择合适的降维方法和进行必要的数据预处理,用户可以有效地降低数据维度并...
grand_mean_center()/group_mean_center():变量的总中心化、组中心化处理,可选择是否标准化、是否存为新的变量、是否顺便返回组均值。 regress()/GLM_summary()/HLM_summary():一般线性模型/广义线性模型/线性混合模型/广义线性混合模型的丰富结果报告(仅输出到R Console)。 model_summary():几乎所有类型回归模型...
主成分分析的步骤主要包括数据标准化、计算相关系数矩阵、计算特征值和特征向量、选择主成分和重构原始数据。 三、金融数据分析中的主成分分析 1.金融市场的波动性分析 使用主成分分析可以提取金融市场中相互关联的波动因子。通过对多个金融资产的收益率进行主成分分析,可以发现隐藏在数据背后的共同波动因子,有助于识别...
这包括处理缺失值、数据类型转换、标准化等。例如,可以使用以下代码删除含有缺失值的观测: ```R faers_data <- na.omit(faers_data) ``` 3.数据探索 在进行数据分析之前,需要对数据进行探索,了解数据的结构和特征。可以使用summary()函数来查看数据的基本统计信息,例如各变量的均值、中位数、最小值、最大值...