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:-)

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

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。

缩放可以用于完整的数据帧和特定的列。 对于特定的列，可以使用以下代码:

trainingSet[, 3:7] = scale(trainingSet[, 3:7]) # For column 3 to 7
trainingSet[, 8] = scale(trainingSet[, 8]) # For column 8 

全数据帧

trainingSet <- scale(trainingSet)

@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))

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。