我有一个名为spam的数据集，其中包含58列和约3500行与垃圾邮件相关的数据。
我计划将来在这个数据集上运行一些线性回归，但我想事先做一些预处理，并将列标准化，使其具有零平均值和单位方差。
有人告诉我，最好的方法是用R，所以我想问，如何用R实现归一化?我已经正确加载了数据，我只是在寻找一些包或方法来执行这个任务。
当前回答
我假设你想要的是均值为0，标准差为1。如果你的数据在一个数据框架中，所有的列都是数值的，你可以简单地调用数据上的缩放函数来做你想做的事情。
dat <- data.frame(x = rnorm(10, 30, .2), y = runif(10, 3, 5))
scaled.dat <- scale(dat)
# check that we get mean of 0 and sd of 1
colMeans(scaled.dat) # faster version of apply(scaled.dat, 2, mean)
apply(scaled.dat, 2, sd)
使用内置函数是有品位的。比如这只猫:
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@BBKim给出了最好的答案，但它可以做得更短。我很惊讶居然还没人想到。
<- data.frame(x = rnorm(10,30， .2)， y = runif(10,3,5)) 应用(dat, 2, function(x) (x - mean(x)) / sd(x))
当我使用Dason提出的解决方案时，而不是得到一个数据帧作为结果，我得到了一个数字向量(我的df的缩放值)。
为了防止有人遇到同样的问题，你必须在代码中添加as.data.frame()，就像这样:
df.scaled <- as.data.frame(scale(df))
我希望这对有同样问题的人有用!
dplyr包有两个函数可以做到这一点。
> require(dplyr)
要更改数据表的特定列，可以使用mutate_at()函数。要更改所有列，可以使用mutate_all。
下面是使用这些函数来标准化数据的简单示例。
改变特定的列:
dt = data.table(a = runif(3500), b = runif(3500), c = runif(3500))
dt = data.table(dt %>% mutate_at(vars("a", "c"), scale)) # can also index columns by number, e.g., vars(c(1,3))
> apply(dt, 2, mean)
a b c
1.783137e-16 5.064855e-01 -5.245395e-17
> apply(dt, 2, sd)
a b c
1.0000000 0.2906622 1.0000000
改变所有列:
dt = data.table(a = runif(3500), b = runif(3500), c = runif(3500))
dt = data.table(dt %>% mutate_all(scale))
> apply(dt, 2, mean)
a b c
-1.728266e-16 9.291994e-17 1.683551e-16
> apply(dt, 2, sd)
a b c
1 1 1
使用“recommderlab”包。下载并安装软件包。 这个包内置了一个命令“Normalize”。它还允许你从众多归一化方法中选择一种即"中心"或" z分数" 请参考以下示例:
## create a matrix with ratings
m <- matrix(sample(c(NA,0:5),50, replace=TRUE, prob=c(.5,rep(.5/6,6))),nrow=5, ncol=10, dimnames = list(users=paste('u', 1:5, sep=”), items=paste('i', 1:10, sep=”)))
## do normalization
r <- as(m, "realRatingMatrix")
#here, 'centre' is the default method
r_n1 <- normalize(r)
#here "Z-score" is the used method used
r_n2 <- normalize(r, method="Z-score")
r
r_n1
r_n2
## show normalized data
image(r, main="Raw Data")
image(r_n1, main="Centered")
image(r_n2, main="Z-Score Normalization")
折叠包提供了最快的缩放函数-在c++中使用Welfords在线算法实现:
dat <- data.frame(x = rnorm(1e6, 30, .2),
y = runif(1e6, 3, 5),
z = runif(1e6, 10, 20))
library(collapse)
library(microbenchmark)
microbenchmark(fscale(dat), scale(dat))
Unit: milliseconds
expr min lq mean median uq max neval cld
fscale(dat) 27.86456 29.5864 38.96896 30.80421 43.79045 313.5729 100 a
scale(dat) 357.07130 391.0914 489.93546 416.33626 625.38561 793.2243 100 b
此外:fscale是S3通用的向量、矩阵和数据帧，还支持分组和/或加权缩放操作，以及缩放到任意均值和标准偏差。
