R语言中的数据缩放：标准缩放与最小最大缩放

最新推荐文章于 2024-07-07 08:22:01 发布

安静旅者

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了R语言中两种常用的数据缩放技术——标准缩放和最小最大缩放，提供了相关R代码示例。标准缩放将数据转化为均值为0、标准差为1的分布，而最小最大缩放则将数据线性转换到0到1之间。了解并应用这些方法能提升数据分析和建模的效果。

R语言中的数据缩放：标准缩放与最小最大缩放

数据缩放是数据预处理中常用的一种技术，它可以将不同范围和单位的数据转换为相同的尺度，以便更好地进行比较和分析。在R语言中，常用的数据缩放方法包括标准缩放（Standard Scaling）和最小最大缩放（Min-Max Scaling）。本文将介绍这两种方法，并提供相应的R代码示例。

scaled_value = (value - mean) / standard_deviation

其中，value是原始数据的值，mean是原始数据的均值，standard_deviation是原始数据的标准差。

在R语言中，可以使用scale()函数进行标准缩放。下面是一个示例代码：

# 创建一个向量
data <- c(10, 20, 30, 40, 50)

# 对数据进行标准缩放
scaled_data <- scale(data)

# 打印标准缩放后的数据
print(scaled_data)

运行以上代码，将得到标准缩放后的数据：

           [,1]
[1,] -1.2649111
[2,] -0.6324555
[3,]  0.0000000
[4

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