R語言中的scale函數

一、r語言scale函數

scale(x, center = TRUE, scale = TRUE)

r語言scale函數是將數據進行縮放和標準化處理的函數，使數據符合正態分佈。這個函數的輸入參數x是需要縮放和標準化的數據集，可以是向量、矩陣或數據框，center是指是否對數據進行居中處理，scale是指是否對數據進行標準化處理，將數據除以標準差。

二、r語言scale函數沒作用

當數據集的分佈已經符合正態分佈時，使用scale函數將不會有明顯的作用。此時的結果和原始數據相同。例如以下代碼：

x <- c(1,2,3,4,5)
scale(x)

輸出結果為：

           [,1]
[1,] -1.4142136
[2,] -0.7071068
[3,]  0.0000000
[4,]  0.7071068
[5,]  1.4142136
attr(,"scaled:center")
[1] 3
attr(,"scaled:scale")
[1] 1.581139

可以看到，輸出的結果和原始數據是相同的，因為數據的分佈本來就符合正態分佈。

三、r語言scale公式

r語言中的scale函數使用的是標準化公式，即將原始數據減去平均值，再除以標準差，公式如下：

z = (x - mean(x)) / sd(x)

其中，z為標準化後的結果，x為原始數據，mean(x)為x的平均值，sd(x)為x的標準差。

四、r語言scale函數用法

使用scale函數時，需要注意以下幾點：

1、對於矩陣或數據框中的每一列數據進行縮放和標準化處理，可以使用apply函數：

x <- data.frame(a=c(1,2,3), b=c(4,5,6))
apply(x, 2, scale)

輸出結果為：

             a          b
[1,] -1.224745 -1.224745
[2,]  0.000000  0.000000
[3,]  1.224745  1.224745
attr(,"scaled:center")
 a  b 
 2  5 
attr(,"scaled:scale")
    a     b 
0.8164966 0.8164966 

可以看到，對於每一列數據都進行了縮放和標準化處理。

2、如果不想對數據進行縮放處理，只需要設置參數scale為FALSE：

x <- c(1,2,3,4,5)
scale(x, scale = FALSE)

輸出結果為：

     [,1]
[1,] -2.0
[2,] -1.0
[3,]  0.0
[4,]  1.0
[5,]  2.0
attr(,"scaled:center")
[1] 3
attr(,"scaled:scale")
[1] 1

可以看到，數據沒有進行縮放處理。

五、r語言scale的作用

對數據進行縮放和標準化處理的作用有以下幾點：

1、將不同維度的數據進行比較時，使得量綱相同，避免量綱不同的數據之間的誤差產生，從而避免因量綱問題引起的信息偏差。

2、縮放和標準化處理能夠使得數據的方差更加平穩，從而使得模型的精度更高。

3、當數據集的特徵數量非常多的時候，縮放和標準化處理可以減少計算複雜度，提高計算效率。

六、r語言scale數據

為了更好地理解縮放和標準化處理的作用，我們可以使用R中自帶的iris數據集進行實驗：

data(iris)
summary(iris)

x <- iris[,1:4]
y <- iris[,5]

# 對x進行縮放和標準化處理
x.scale <- scale(x)

summary(x.scale)
plot(x.scale[,1], x.scale[,2], col=y)

可以看到，對數據進行縮放和標準化處理後，數據的範圍被限定在了[-2,2]之間，方差更加平穩，在畫圖時也更為方便。

七、r語言scale函數返回值怎麼用

r語言scale函數返回值是一個矩陣，包含了原始數據縮放和標準化處理後的結果。可以通過以下代碼獲取標準化後的結果：

x <- c(1,2,3,4,5)
scale.x <- scale(x)
z <- scale.x[,1]

可以看到，z就是標準化後的結果。

八、r語言scales

r語言中還有其他與縮放和標準化處理相關的函數，包括rescale、center、normalize、range。其中，rescale函數也是進行縮放和標準化處理的函數，但其使用的公式略有不同。center函數用於將數據進行居中處理，normalize函數用於將數據歸一化，range函數用於將數據限定在一個範圍之內。

九、r語言中的quantile函數

在進行機器學習的實驗過程中，我們常常需要通過quantile函數選取一定比例的樣本進行訓練、驗證和測試。比如，如何選取訓練集、交叉驗證集和測試集。

下面是使用r語言的quantile函數對數據進行選取的示例：

x <- 1:10
sample.size <- length(x)
train.index <- sample(seq_len(sample.size), size=0.6*sample.size)
test.index <- setdiff(seq_len(sample.size), train.index)

train.data <- x[train.index]
test.data <- x[test.index]

以上代碼將原始數據x分成了訓練集和測試集。其中，train.index是從數據中隨機選取60%的數據作為訓練集，test.index是剩下的40%的數據作為測試集。

十、總結

r語言中的scale函數是將數據進行縮放和標準化處理的函數，其作用包括使得數據方差更加平穩，避免量綱不同的數據之間的誤差產生等。在進行機器學習的實驗過程中，常常需要使用quantile函數選取一定比例的樣本進行訓練、驗證和測試。