特征标准化缩放操作（R语言实现）

特征标准化缩放操作（R语言实现）

特征标准化是数据预处理中常用的一步，它通过对特征进行缩放和转换，使得数据具有零均值和单位方差。这个过程有助于消除特征的量纲差异，提高模型的收敛速度和性能。在R语言中，我们可以使用不同的方法来进行特征标准化缩放操作。下面将介绍几种常用的方法，并提供相应的源代码示例。

1. Z-Score标准化
   Z-Score标准化是一种常见的特征标准化方法，它通过将数据转化为均值为0，标准差为1的分布来实现。在R语言中，我们可以使用scale函数来进行Z-Score标准化。

# 创建一个示例数据集
data <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# 使用scale函数进行Z-Score标准化
scaled_data <- scale(data)

# 打印标准化后的数据
print(scaled_data)

2. Min-Max标准化
   Min-Max标准化是将数据缩放到一个指定的范围内，通常是[0, 1]或[-1, 1]。在R语言中，我们可以使用preProcess函数来进行Min-Max标准化。

# 创建一个示例数据集
data <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# 使用preProcess函数进行Min-Max标准化
library(caret)
pr