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:
其他回答
再说一次，尽管这是一个老问题，但它非常相关!我发现了一个简单的方法来规范化某些列，而不需要任何包:
normFunc <- function(x){(x-mean(x, na.rm = T))/sd(x, na.rm = T)}
例如
x<-rnorm(10,14,2)
y<-rnorm(10,7,3)
z<-rnorm(10,18,5)
df<-data.frame(x,y,z)
df[2:3] <- apply(df[2:3], 2, normFunc)
您将看到y和z列已经规范化。不需要软件包:-)
意识到这个问题已经很老了，一个答案已经被接受了，我将提供另一个答案供参考。
缩放是有限的，因为它缩放所有变量。下面的解决方案只允许缩放特定的变量名，同时保持其他变量不变(变量名可以动态生成):
library(dplyr)
set.seed(1234)
dat <- data.frame(x = rnorm(10, 30, .2),
y = runif(10, 3, 5),
z = runif(10, 10, 20))
dat
dat2 <- dat %>% mutate_at(c("y", "z"), ~(scale(.) %>% as.vector))
dat2
这给了我这个:
> dat
x y z
1 29.75859 3.633225 14.56091
2 30.05549 3.605387 12.65187
3 30.21689 3.318092 13.04672
4 29.53086 3.079992 15.07307
5 30.08582 3.437599 11.81096
6 30.10121 4.621197 17.59671
7 29.88505 4.051395 12.01248
8 29.89067 4.829316 12.58810
9 29.88711 4.662690 19.92150
10 29.82199 3.091541 18.07352
and
> dat2 <- dat %>% mutate_at(c("y", "z"), ~(scale(.) %>% as.vector))
> dat2
x y z
1 29.75859 -0.3004815 -0.06016029
2 30.05549 -0.3423437 -0.72529604
3 30.21689 -0.7743696 -0.58772361
4 29.53086 -1.1324181 0.11828039
5 30.08582 -0.5946582 -1.01827752
6 30.10121 1.1852038 0.99754666
7 29.88505 0.3283513 -0.94806607
8 29.89067 1.4981677 -0.74751378
9 29.88711 1.2475998 1.80753470
10 29.82199 -1.1150515 1.16367556
编辑1(2016):处理朱利安的评论:规模的输出是Nx1矩阵，所以理想情况下，我们应该添加一个as。向量，将矩阵类型转换回向量类型。谢谢朱利安!
编辑2(2019):引用杜乔·A。对于最新的dplyr(0.8版本)，您需要更改dplyr::funcs with list，如dat %>% mutate_each_(list(~scale(.) %>% as.vector)， vars=c("y"，"z"))
EDIT 3(2020):感谢@mj_whales:旧的解决方案已弃用，现在我们需要使用mutate_at。
BBMisc包中的normalize函数对我来说是合适的工具，因为它可以处理NA值。
下面是如何使用它:
给定以下数据集，
ASR_API <- c("CV", "F", "IER", "LS-c", "LS-o")
Human <- c(NA, 5.8, 12.7, NA, NA)
Google <- c(23.2, 24.2, 16.6, 12.1, 28.8)
GoogleCloud <- c(23.3, 26.3, 18.3, 12.3, 27.3)
IBM <- c(21.8, 47.6, 24.0, 9.8, 25.3)
Microsoft <- c(29.1, 28.1, 23.1, 18.8, 35.9)
Speechmatics <- c(19.1, 38.4, 21.4, 7.3, 19.4)
Wit_ai <- c(35.6, 54.2, 37.4, 19.2, 41.7)
dt <- data.table(ASR_API,Human, Google, GoogleCloud, IBM, Microsoft, Speechmatics, Wit_ai)
> dt
ASR_API Human Google GoogleCloud IBM Microsoft Speechmatics Wit_ai
1: CV NA 23.2 23.3 21.8 29.1 19.1 35.6
2: F 5.8 24.2 26.3 47.6 28.1 38.4 54.2
3: IER 12.7 16.6 18.3 24.0 23.1 21.4 37.4
4: LS-c NA 12.1 12.3 9.8 18.8 7.3 19.2
5: LS-o NA 28.8 27.3 25.3 35.9 19.4 41.7
规范化的值可以这样得到:
> dtn <- normalize(dt, method = "standardize", range = c(0, 1), margin = 1L, on.constant = "quiet")
> dtn
ASR_API Human Google GoogleCloud IBM Microsoft Speechmatics Wit_ai
1: CV NA 0.3361245 0.2893457 -0.28468670 0.3247336 -0.18127203 -0.16032655
2: F -0.7071068 0.4875320 0.7715885 1.59862532 0.1700986 1.55068347 1.31594762
3: IER 0.7071068 -0.6631646 -0.5143923 -0.12409420 -0.6030768 0.02512682 -0.01746131
4: LS-c NA -1.3444981 -1.4788780 -1.16064578 -1.2680075 -1.24018782 -1.46198764
5: LS-o NA 1.1840062 0.9323361 -0.02919864 1.3762521 -0.15435044 0.32382788
手工计算方法忽略包含NAs的列:
> dt %>% mutate(normalizedHuman = (Human - mean(Human))/sd(Human)) %>%
+ mutate(normalizedGoogle = (Google - mean(Google))/sd(Google)) %>%
+ mutate(normalizedGoogleCloud = (GoogleCloud - mean(GoogleCloud))/sd(GoogleCloud)) %>%
+ mutate(normalizedIBM = (IBM - mean(IBM))/sd(IBM)) %>%
+ mutate(normalizedMicrosoft = (Microsoft - mean(Microsoft))/sd(Microsoft)) %>%
+ mutate(normalizedSpeechmatics = (Speechmatics - mean(Speechmatics))/sd(Speechmatics)) %>%
+ mutate(normalizedWit_ai = (Wit_ai - mean(Wit_ai))/sd(Wit_ai))
ASR_API Human Google GoogleCloud IBM Microsoft Speechmatics Wit_ai normalizedHuman normalizedGoogle
1 CV NA 23.2 23.3 21.8 29.1 19.1 35.6 NA 0.3361245
2 F 5.8 24.2 26.3 47.6 28.1 38.4 54.2 NA 0.4875320
3 IER 12.7 16.6 18.3 24.0 23.1 21.4 37.4 NA -0.6631646
4 LS-c NA 12.1 12.3 9.8 18.8 7.3 19.2 NA -1.3444981
5 LS-o NA 28.8 27.3 25.3 35.9 19.4 41.7 NA 1.1840062
normalizedGoogleCloud normalizedIBM normalizedMicrosoft normalizedSpeechmatics normalizedWit_ai
1 0.2893457 -0.28468670 0.3247336 -0.18127203 -0.16032655
2 0.7715885 1.59862532 0.1700986 1.55068347 1.31594762
3 -0.5143923 -0.12409420 -0.6030768 0.02512682 -0.01746131
4 -1.4788780 -1.16064578 -1.2680075 -1.24018782 -1.46198764
5 0.9323361 -0.02919864 1.3762521 -0.15435044 0.32382788
(normalizedHuman是一个NAs列表…)
对于计算具体列的选择，可以采用通用的方法，如下所示:
data_vars <- df_full %>% dplyr::select(-ASR_API,-otherVarNotToBeUsed)
meta_vars <- df_full %>% dplyr::select(ASR_API,otherVarNotToBeUsed)
data_varsn <- normalize(data_vars, method = "standardize", range = c(0, 1), margin = 1L, on.constant = "quiet")
dtn <- cbind(meta_vars,data_varsn)
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!
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:
