例如,为一个具有3个类别的温度变量进行哑变量编码(比如,hot、medium或者cold),可以用(3-1)=2,两个特征来进行设置,如下式所示: 这里,只要知道hot和medium的值同时为0就足以说明温度是cold,因此我们不需要为cold属性设置第3个特征。 哑变量编码的一个方便之处就在于哑变量编码的特征之间的距离总是为1或者0,因此...
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...
`scale()`函数的语法为`scale(data, center = T, scale = T)`。其参数解释如下：`center`参数默认设为真，意味着数据将被中心化，即将数据集的每一列减去其均值。`scale`参数同样默认设为真，表示数据将被标准化，即每一列数据除以其标准差，从而实现数据的均值为0且标准差为1。下面以R自带的`...
#限定输出小数点后数字的位数为3位> options(digits=3) > data <- c(1, 2, 3, 6, 3) > scale(data, center=T,scale=F) #数据中心化 [,1] [1,] -2 [2,] -1 [3,] 0 [4,] 3 [5,] 0 attr(,"scaled:center") [1] 3 > scale(data, center=T,scale=T) #数据标准化 [,1] [...
为了验证`scale()`函数的计算结果，我们可以利用R语言编写代码进行实际操作。假设我们已经计算出小明语文和物理成绩的样本均值和标准差，并使用`scale()`函数对成绩进行标准化处理。结果显示，小明语文成绩的样本标准分为0.8195006，物理成绩的样本标准分为0.0986972，这与我们之前的手动计算结果完全一致。通...
scale()函数是R中用于标准化数据的函数之一。它将数据的每个变量标准化为均值为0,标准差为1的形式。 例如,如果有一个名为data的数据框,其中包含需要标准化的变量,可以使用以下代码进行标准化: R. standardized_data <scale(data)。 2. 手动计算标准化差值: 如果不想使用内置函数,也可以手动计算标准化差值。标准...
R语言scale函数的标准化及中心化 Posted on 2018年11月19日 1、数据的中心化 所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值。 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3 那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即:-2,-1,0,3,0 2、数据的标准化 所谓数据的标准化是指中心化...
在R语言中可以使用scale方法来对数据进行中心化和标准化: #限定输出小数点后数字的位数为3位 > options(digits=3)> data <- c(1, 2, 3, 6, 3) #数据中心化 > scale(data, center=T,scale=F) [,1] [1,] -2 [2,] -1 [3,] 0 [4,] 3 [5,] 0attr(,"scaled:center") ...
当可用的仅仅是二元(有-无)物种数据,或多度的数据不适用,或包含不确定的定量数据时,可使用有-无(0-1)数据进行分析。 Jaccard相异矩阵: 对于每个样方对,Jaccard系数是两个样方共有物种数目(交集)除以两个样方所含有的全部物种数(并集)。 Sφrensen相异矩阵:Sφrensen相似系数给予两个样方共有物种数双倍的权重,...
在R语言中,我们可以使用scale()函数来进行数据标准化。该函数可以对数据进行中心化和缩放,使得数据的均值为0,标准差为1。例如,对一个数据框中的数值型变量进行标准化可以使用以下代码: ```R。 # 读取数据。 data <read.csv("data.csv")。 # 对数值型变量进行标准化。 data_scaled <as.data.frame(scale(...