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。
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
下面的代码可能是实现这一目标的最短方法。
dataframe <- apply(dataframe, 2, scale)
其他回答
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。
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!
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。
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:-)
@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))