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

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

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 

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")