2022-07-15 R语言数据标准化笔记

需要对一个dataframe中的单独一列进行标准化，看看如何用R语言实现吧：

#!/usr/bin/env Rscript
min(x, na.rm = FALSE) #取得向量中的最小值
 
max(x, na.rm = FALSE) #取的向量中的最大值

1. 所以如果打算使用max-min法

dat <- c(34, 24, 78, 43, 98, 87)
dat <- (dat - min(dat))/(max(dat) - min(dat))  
#返回[1] 0.14 0.00 0.73 0.26 1.00 0.85

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
scale(dat, center = T, scale = F) #返回dataframe 
#这两种方式返回的值是相同的，返回数据结构不同

标准化（所有项除以均方根：均方根指的是，求所有项的平方和的平均数， 然后开平方）

sqrt(sum(dat^2)/(length(dat) - 1)) #求均方根
dat / sqrt(sum(dat^2)/(length(dat) - 1)) #标准化
scale(dat, center = F, scale = T) #scale标准化
#这两种方式是相同的

标准化2（所有项减去平均数， 然后除以标准差，得到均值为0， 标准差为1的一组数据）

(dat - (mean(dat)))/sd(dat)
# 所有项减去平均数，然后除以标准差
scale(dat, center = T, scale = T)
# scale函数实现标准化