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...
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均值,即将每个变量的所有取值...
`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`...
标准分的计算公式为：(X - μ) / σ，其中 X 是原始数据值，μ 是数据集的均值，σ 是数据集的标准差。通过标准分，可以将不同数据集的数据统一到均值为0、标准差为1的正态分布中，使得我们能够直观地比较不同数据集中的值。然而，在实际应用中，我们往往无法直接获取数据集的总体均值和标准差...
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之后的数据在除以数据集的标准差,即数据集中的各项数据减去数据...
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之后的数据在除以数据集的标准差,即数据集中的各项数据减去...
R语言中的MASS r语言中的scale函数,1.ggplot中的scale_*_*()函数借助代码:help(package="ggplot2")获取ggolot2中的所有函数名称,检索到scale_*_*,可以看到有近百个函数,总结下来,可以分为几个大类,分别是:scale_alpha_*()【设置透明度】scale_color_*()或scale_colo
> scale(c(1,1,1,1,1,1)) [,1][1,] NaN[2,] NaN[3,] NaN[4,] NaN[5,] NaN[6,] NaNattr(,"scaled:center")[1] 1attr(,"scaled:scale")[1] 0 2、以数值矩阵为例:计算的是每列的scale结果(第一列数据刚好是上一步演示数据,可对比一下结果) > dat1 A B C D E F G H I J...