factors = ['因子 1', '因子 2', '因子 3'] for factor in factors: df[factor + '_Z'] = z_score_standardization(df[factor]) print("标准化后的数据:") print(df)
根据公式来,给个例子:DATA WT;INPUT WEIGHT;DATALINES;647153675558775756517668;PROC MEANS NOPRINT DATA=WT;VAR WEIGHT;OUTPUT OUT=WTMEANSMEAN=WTMEAN STDDEV=WTSD;RUN;DATA WTDIFF;SET WT;IF _N_=1 THEN SET WTMEANS;DIFF=WEIGHT-WTMEAN;Z=DIFF/WTSD; * 标准化(Z-SCORE);RUN;ODS RTF;PROC PRINT DATA=...
让我们通过一个例题来说明z-score标准化的过程。假设我们有一个包含身高和体重的数据集,我们希望对身高和体重进行z-score标准化。 首先,我们需要计算身高和体重的均值和标准差。假设我们得出以下数据: 身高的均值为 170 厘米,标准差为 5 厘米。 体重的均值为 65 公斤,标准差为 10 公斤。 接下来,我们可以使用以...
通过将以上三个值代入Z-Score的公式,即: 我们就能够将不同的数据转换到相同的量级上,实现标准化。 重新回到前面的例子,假设:A班级的平均分是80,标准差是10,A考了90分;B班的平均分是400,标准差是100,B考了600分。 通过上面的公式,我们可以计算得出,A的Z-Score是1((90-80)/10),B的Z-Socre是2((600-...
这个函数会对输入的数组进行 Z-score 标准化,使得数据的均值为0,标准差为1。 下面是一个简单的例子: matlab复制代码 % 假设你有一个向量 data data = [1,2,3,4,5]; % 使用 zscore 函数进行标准化 normalized_data = zscore(data); % 输出标准化后的数据 disp(normalized_data); 在这个例子中,z...
spss默认的标准化方法就是z-score标准化。 用Excel进行z-score标准化的方法:在Excel中没有现成的函数,需要自己分步计算,其实标准化的公式很简单。 步骤如下: 1.求出各变量(指标)的算术平均值(数学期望)xi和标准差si ; 2.进行标准化处理: zij=(xij-xi)/si ...
1. Z-Score标准化 对数据系列中的每一个数据点作减去均值并除以方差的操作,使得处理后的数据近似符合(0,1) 的标准正态分布: xi∗=(xi−μ)/σx_i^*=(x_i-μ)/σ 优点: 1) 计算相对简单,在计算机编程软件中操作方便; 2) 能够消除量级为数据分析带来的不便,不受数据量级的影响,保证了数据间的...
z-score标准化指的是将数据转化成均值为0方差为1的高斯分布,也就是通常说的z-score标准化,但是对于不服从标准正态分布的特征,这样做效果会很差。 在实际应用中,我们经常忽视分布的形状,将数据进行z-score标准化。如果不将数据进行标准化处理,在利用机器学习算法(例如SVM)的过程中,如果目标函数中的一个特征的方差...
标准化(Z-score)是用于将不同微生物的丰度数据进行标准化处理,以便在热图中更容易比较和解释不同样本之间的差异。具体来说,标准化的过程如下: abundance <- scale( abundance, center = TRUE, # 减去均值 scale = TRUE # 除以标准差
Z-score标准化的计算公式为:新数据 = (原数据 - 平均值) / 标准差。 经过Z-score标准化后,数据的分布将呈现出标准正态分布的特点,即均值为0,标准差为1。这种分布形式具有以下几个优点: 1.数据分布较为均匀,没有明显的异常值或离群点。 2.数据间的相关性减弱,使得不同变量之间的干扰减少。 3.能够更好...