R语言中scale函数(数据的标准化 z-score) z - score: 观测值减去平均值,然后再除以标准差,得到均值为0, 标准差为1的数据,且数据符合正太分布。 001、 dat <- c(10,8,2,6) ## 测试数据 dat scale(dat) ## scale函数实现z-score 002、利用函数进行验证 dat <- c(10,8,2,6) dat (dat- mean(d...
data_cz <- data.frame(name_cz, sex_cz, subject, score_cz) # 合并为数据框 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 如果对代码中rep()函数不太了解的可移步观看R语言|数据结构(一) 向量 ———R语言入门到入土系列(二)文章。 在有了数据基础后,就可以进行数据的可视化工作。 绘制簇状条形图 ###...
roster <- data.frame(Student,Math,Science,English,stringsAsFactors = FALSE) #将数学,科学,英语分数标准化,便于比较 z <- scale(roster[,2:4]) #计算行均值,每一个人的平均分 score <- apply(z,1,mean) #将平均分 roster <- cbind(roster,score) #计算80%,60%,40%,20%分位线 y <- quantile(s...
R语言z-score转p.valueR语言z-score转p.value z-score计算方法为: Z =(x-μ)/ σ μ为均值,σ为标准差。 以下是R中将z-score转为p.value的方法: pnorm(q, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE) q就是z-score; 代码语言:javascript...
float ZScore } 原始数据 ||--o{ Z得分数据: calculated_from 上述关系图展示了原始数据与Z得分数据之间的关系。每个原始数据都有一个相应的Z得分,而Z得分是从原始数据计算得来的。 总结 在这篇文章中,我们详细介绍了如何将Z得分标准化后的数据转换回原始数据。通过具体的R代码示例,我们展示了创建原始数据、进行...
聚类分析:在进行聚类时,不同尺度会影响聚类结果,通过Z-score标准化,确保每个特征对聚类结果的影响力相等。 主成分分析 (PCA):通过将数据标准化,有助于强调方差较大的特征,找到数据的主要变异方向。 结论 Z-score标准化是一种有效的数据预处理方法,能够消除特征尺度的影响,使数据更适合分析和建模。在R语言中,Z-...
在计算了数据的均值和标准差之后,我们可以进行Z标准化了。Z标准化的公式如下: z_score = (x - mean) / sd 1. 其中,x是原始数据,mean是均值,sd是标准差。 z_data<-scale(data) 1. 上述代码中,scale函数会对数据进行Z标准化处理。 5. 可视化结果 ...
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