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
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:-)
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。
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:
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
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)
在我碰巧发现这条线索之前，我也有同样的问题。我有用户依赖的列类型，所以我写了一个for循环遍历它们并获得所需的列。也许有更好的方法，但这个方法很好地解决了问题:
for(i in 1:length(colnames(df))) {
if(class(df[,i]) == "numeric" || class(df[,i]) == "integer") {
df[,i] <- as.vector(scale(df[,i])) }
}
作为。向量是一个必要的部分，因为scale做rownames x 1矩阵这通常不是你想要的在data。frame中。
