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
'插入'包提供了预处理数据的方法(例如居中和缩放)。你也可以使用下面的代码:
library(caret)
# Assuming goal class is column 10
preObj <- preProcess(data[, -10], method=c("center", "scale"))
newData <- predict(preObj, data[, -10])
详情:http://www.inside-r.org/node/86978
其他回答
下面的代码可能是实现这一目标的最短方法。
dataframe <- apply(dataframe, 2, scale)
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:
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:-)
'插入'包提供了预处理数据的方法(例如居中和缩放)。你也可以使用下面的代码:
library(caret)
# Assuming goal class is column 10
preObj <- preProcess(data[, -10], method=c("center", "scale"))
newData <- predict(preObj, data[, -10])
详情:http://www.inside-r.org/node/86978
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。
