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
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。
其他回答
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:
'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
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")
在dplyr v0.7.4中，所有变量都可以使用mutate_all()缩放:
library(dplyr)
#>
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#>
#> filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#>
#> intersect, setdiff, setequal, union
library(tibble)
set.seed(1234)
dat <- tibble(x = rnorm(10, 30, .2),
y = runif(10, 3, 5),
z = runif(10, 10, 20))
dat %>% mutate_all(scale)
#> # A tibble: 10 x 3
#> x y z
#> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 -0.827 -0.300 -0.0602
#> 2 0.663 -0.342 -0.725
#> 3 1.47 -0.774 -0.588
#> 4 -1.97 -1.13 0.118
#> 5 0.816 -0.595 -1.02
#> 6 0.893 1.19 0.998
#> 7 -0.192 0.328 -0.948
#> 8 -0.164 1.50 -0.748
#> 9 -0.182 1.25 1.81
#> 10 -0.509 -1.12 1.16
可以使用mutate_at()排除特定的变量:
dat %>% mutate_at(scale, .vars = vars(-x))
#> # A tibble: 10 x 3
#> x y z
#> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 29.8 -0.300 -0.0602
#> 2 30.1 -0.342 -0.725
#> 3 30.2 -0.774 -0.588
#> 4 29.5 -1.13 0.118
#> 5 30.1 -0.595 -1.02
#> 6 30.1 1.19 0.998
#> 7 29.9 0.328 -0.948
#> 8 29.9 1.50 -0.748
#> 9 29.9 1.25 1.81
#> 10 29.8 -1.12 1.16
由reprex包于2018-04-24创建(v0.2.0)。
下面的代码可能是实现这一目标的最短方法。
dataframe <- apply(dataframe, 2, scale)
