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...
【1.R语言scale函数简介】 在R语言中,scale函数是一个非常实用的数据转换工具。它可以对数据进行缩放、标准化,并返回一个新数据框。这对于后续的数据分析和可视化非常有帮助。 【2.scale函数的用途和原理】 scale函数的主要用途是将原始数据转换为在0到1之间标准化的新数据。它的工作原理是通过计算原始数据与数据范...
scale 函数的主要作用是对 R 语言中的向量进行标准化处理,即将向量中的每个元素按照一定的比例进行缩放,使得向量中的元素分布在一定的区间内,通常是将元素映射到 0 到 1 之间。 scale 函数的使用方法非常简单,只需要两个参数,即需要进行标准化处理的向量和缩放的区间。例如,对于一个数值向量 x,我们希望将其标准...
本人R语言新手,刚接触R不久,最近在用“multcomp”包做Tukey HSD事后检验并画出95%置信区间箱线图,但是结果显示负值箱线图部分显示不出,如图所示: 代码如下:with(mydata, { aggregate(ws, by=list(timestage), FUN=mean) aggregate(ws, by=list(timestage), FUN=sd) sijiwsfit <- aov(ws~timestage) summ...
> scale(data, center=T,scale=F) [,1] [1,] -2 [2,] -1 [3,] 0 [4,] 3 [5,] 0 attr(,"scaled:center") [1] 3 #数据标准化 > scale(data, center=T,scale=T) [,1] [1,] -1.06904 [2,] -0.53452 [3,] 0.00000
1 简单计算 2 时间计算 3 数据标准化 3.1 0-1标准化 3.2 z-score标准化 scale 4 数据分组 cut 数据计算是根据原有的字段数据,采用简单、函数等计算方式得到新的计算字段数据的过程,方便进行下一步数据处理或数据分析工作。 1 简单计算 简单计算,是指通过对已有字段进行加、减、乘、除等运算得出新的字段的过...
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...
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: 代码语言:javascript 复制 #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")[1]3#数据标准化>scale(dat...
所谓中心化就是将数据减去均值后得到的,比如有一组数据(1,2,3,4,5,6,7),它的均值是4,中心化后的数据为(-3,-2,-1,0,1,2,3) 而标准化则是在中心化后的数据基础上再除以数据的标准差 在R语言中可以通过scale函数直接进行数据的中心化和标准化,具体如下: ...
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) > scale(data, center=T,scale=F) #数据中心化 [,1] [1,] -2 [2,] -1 [3,] 0