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
当我使用Dason提出的解决方案时，而不是得到一个数据帧作为结果，我得到了一个数字向量(我的df的缩放值)。
为了防止有人遇到同样的问题，你必须在代码中添加as.data.frame()，就像这样:
df.scaled <- as.data.frame(scale(df))
我希望这对有同样问题的人有用!
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。
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。
@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))
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)。
