标准化R中的数据列

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

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。

2015-05-14 04:47:49

其他回答

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

2018-08-30 20:21:11

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=&rdquo;), items=paste('i', 1:10, sep=&rdquo;)))

## 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")

2015-09-18 12:13:50

您还可以使用数据轻松地将数据规范化。clusterSim包中的归一化函数。它提供了不同的数据规范化方法。

    data.Normalization (x,type="n0",normalization="column")

参数

x 向量，矩阵或数据集类型归一化类型: N0 -没有归一化

N1 -标准化((x-mean)/sd)

N2 -位置标准化((x-median)/mad)

N3 -单元化((x-mean)/range)

N3a -位置单元化(x-median /range)

N4 -最小值为零的单元化((x-min)/范围)

N5 -归一化范围<-1,1> ((x-mean)/max(abs(x-mean)))

N5a -位置归一化范围<-1,1> ((x-median)/max(abs(x-median)))

N6 -商变换(x/sd)

N6a -位置商变换(x/mad)

N7 -商变换(x/range)

N8 -商变换(x/max)

N9 -商数变换(x/mean)

N9a -位置商变换(x/median)

N10 -商变换(x/sum)

n11 -商变换(x/√(SSQ))

N12 -归一化((x-mean)/根号(sum((x-mean)^2))

N12a -位置归一化((x-median)/平方根(sum(x-median)^2))

N13 -归一化，中心点为0 ((x-midrange)/(range/2))

归一化 "列" -由变量归一化，"行" -由对象归一化

2016-02-16 08:11:17

这是三年前的。不过，我还是觉得有必要补充以下几点:

最常见的归一化是z变换，其中减去平均值并除以变量的标准差。结果将是mean=0, sd=1。

为此，你不需要任何包装。

zVar <- (myVar - mean(myVar)) / sd(myVar)

就是这样。

2016-06-02 20:22:29