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(dat))/sd(dat)## 观测值减去平均值,然后...
如果对R里面scale这个函数比较熟悉的小伙伴,可能已经发现了,scale这个函数就能完成z-score的计算,我们来看看这个函数的说明 我们来看看scale这个函数的效果 代码语言:javascript 复制 #因为scale默认对列做操作,所以这里先用t对表达矩阵做一个转置 #计算完再用t转置回来 data3=t(scale(t(data)))data3 得到的结果如...
如果对R里面scale这个函数比较熟悉的小伙伴,可能已经发现了,scale这个函数就能完成z-score的计算,我们来看看这个函数的说明 我们来看看scale这个函数的效果 #因为scale默认对列做操作,所以这里先用t对表达矩阵做一个转置#计算完再用t转置回来data3=t(scale(t(data)))data3 得到的结果如下,有兴趣的小伙伴可以去对...
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...
这段代码中,scale()函数可以对数据进行Z-score标准化,得到的data_standardized即为标准化后的数据。 二、Min-max标准化。 Min-max标准化是另一种常用的数据标准化方法,它通过将原始数据减去最小值,再除以最大值和最小值之差的方式来实现。在R语言中,可以使用如下代码来对数据进行Min-max标准化: ```R。 # ...
scale方法默认进行z-score标准化,先减去均值,再除以标准差 z-score 标准化(zero-mean normalization) 也叫标准差标准化,这种方法给予原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。 经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,其转化函数为: ...
在上述代码中,scale()函数对每列数据都进行标准化,使得每列的均值为0,标准差为1。通过scale()函数的默认参数即可实现Z-score标准化,但如果我们只想中心化数据(即减去均值,但不缩放标准差),可以设置参数scale = FALSE。 3.3 实际应用场景 Z-score标准化在各种机器学习算法中具有广泛应用,例如在聚类分析、线性回归...
并且提供了ggplot的整合函数,scale_color_ 系列,以及 scale_fill_系列。color和fill用法区别复习: colour :【线】和【点】的颜色,如colour=“red” fill : 【形状图形】填充颜色,如 fill=“blue” 用的并不是很多,这两个系列函数,自己搞清楚需要的颜色种类,获取到,然后自己应用它即可。
5、R语言中的scale函数 scale方法中的两个参数center和scale的解释: 1.center和scale默认为真,即T或者TRUE 2.center为真表示数据中心化 3.scale为真表示数据标准化 中心化=源数据-均值 标准化==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集的均值再除以数据集的标准差。
2. z-score数据标准化(所有项减去平均数,然后除以标准差) (dat - mean(dat))/sd(dat) 3. 对数转换 log2(dat) 4.scale函数的用法 去中心化 #所有项减去平均值就是所谓的去中心化, dat <- c(3, 6, 4, 8) dat - mean(dat) #返回向量 ...