我有一个名为的数据集spam，其中包含 58 列和大约 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以具有零均值和单位方差。
有人告诉我最好的方法是使用 R，所以我想问一下如何使用 R 实现标准化？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此任务。
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我不得不假设你的意思是说你想要一个 0 的平均值和一个 1 的标准差。如果你的数据在一个数据框中并且所有的列都是数字，你可以简单地调用scale数据上的函数来做你想做的事。
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)
使用内置函数是优雅的。比如这只猫：
于 2013-03-05T03:49:06.313 回答
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意识到这个问题很旧并且一个答案被接受，我将提供另一个答案以供参考。
scale受限于它缩放所有变量这一事实。下面的解决方案允许仅缩放特定的变量名称，同时保持其他变量不变（并且变量名称可以动态生成）：
library(dplyr)
set.seed(1234)
dat <- data.frame(x = rnorm(10, 30, .2),
y = runif(10, 3, 5),
z = runif(10, 10, 20))
dat
dat2 <- dat %>% mutate_at(c("y", "z"), ~(scale(.) %>% as.vector))
dat2
这给了我这个：
> dat
x y z
1 29.75859 3.633225 14.56091
2 30.05549 3.605387 12.65187
3 30.21689 3.318092 13.04672
4 29.53086 3.079992 15.07307
5 30.08582 3.437599 11.81096
6 30.10121 4.621197 17.59671
7 29.88505 4.051395 12.01248
8 29.89067 4.829316 12.58810
9 29.88711 4.662690 19.92150
10 29.82199 3.091541 18.07352
和
> dat2 <- dat %>% mutate_at(c("y", "z"), ~(scale(.) %>% as.vector))
> dat2
x y z
1 29.75859 -0.3004815 -0.06016029
2 30.05549 -0.3423437 -0.72529604
3 30.21689 -0.7743696 -0.58772361
4 29.53086 -1.1324181 0.11828039
5 30.08582 -0.5946582 -1.01827752
6 30.10121 1.1852038 0.99754666
7 29.88505 0.3283513 -0.94806607
8 29.89067 1.4981677 -0.74751378
9 29.88711 1.2475998 1.80753470
10 29.82199 -1.1150515 1.16367556
编辑 1 (2016)：解决 Julian 的评论：输出scale是 Nx1 矩阵，所以理想情况下我们应该添加一个as.vector将矩阵类型转换回向量类型。谢谢朱利安！
编辑 2（2019）：引用 Duccio A. 的评论：对于最新的 dplyr（0.8 版），您需要使用列表更改 dplyr::funcs，例如dat %>% mutate_each_(list(~scale(.) %>% as.vector), vars=c("y","z"))
编辑 3（2020）：感谢@mj_whales：旧的解决方案已被弃用，现在我们需要使用mutate_at.
于 2015-05-14T04:47:49.710 回答
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这是3岁。不过，我觉得我必须添加以下内容：
最常见的归一化是z-transformation，您减去平均值并除以变量的标准差。结果将具有均值 = 0 和 sd = 1。
为此，您不需要任何软件包。
zVar <- (myVar - mean(myVar)) / sd(myVar)
就是这样。
于 2016-06-02T20:22:29.133 回答
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'Caret' 包提供了预处理数据的方法（例如居中和缩放）。您还可以使用以下代码：
library(caret)
# Assuming goal class is column 10
preObj <- preProcess(data[, -10], method=c("center", "scale"))
newData <- predict(preObj, data[, -10])
更多详情： http: //www.inside-r.org/node/86978
于 2014-12-23T09:54:42.847 回答
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当我使用 Dason 所述的解决方案时，我没有得到一个数据框，而是得到了一个数字向量（我的 df 的缩放值）。
如果有人遇到同样的问题，您必须将 as.data.frame() 添加到代码中，如下所示：
df.scaled <- as.data.frame(scale(df))
我希望这对有同样问题的人有用！
于 2016-10-31T14:16:49.737 回答
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您也可以使用 clusterSim 包中的 data.Normalization 函数轻松地对数据进行标准化。它提供了不同的数据规范化方法。
data.Normalization (x,type="n0",normalization="column")
论据
x
向量、矩阵或数据集类型
归一化类型：n0 - 无归一化
n1 - 标准化 ((x-mean)/sd)
n2 - 位置标准化 ((x-median)/mad)
n3 - 单元化（（x-mean）/范围）
n3a - 位置单元化 ((x-median)/range)
n4 - 最小化为零（（x-min）/范围）
n5 - <-1,1> 范围内的归一化 ((x-mean)/max(abs(x-mean)))
n5a - <-1,1> 范围内的位置归一化 ((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/范围）
n8 - 商转换 (x/max)
n9 - 商转换 (x/mean)
n9a - 位置商变换（x/中位数）
n10 - 商变换 (x/sum)
n11 - 商变换 (x/sqrt(SSQ))
n12 - 归一化 ((x-mean)/sqrt(sum((x-mean)^2)))
n12a - 位置归一化 ((x-median)/sqrt(sum((x-median)^2)))
n13 - 以零为中心点的归一化 ((x-midrange)/(range/2))
归一化
“列” - 按变量归一化，“行” - 按对象归一化
于 2016-02-16T08:11:17.077 回答
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在dplyrv0.7.4 中，所有变量都可以通过使用来缩放mutate_all()：
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
可以使用以下方法排除特定变量mutate_at()：
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（v0.2.0）于 2018 年 4 月 24 日创建。
于 2018-04-24T13:03:33.607 回答
10
同样，即使这是一个老问题，它也非常相关！而且我找到了一种简单的方法来规范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 列已被标准化。不需要包裹:-)
于 2018-07-04T16:43:11.960 回答
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比例可用于完整数据框和特定列。对于特定列，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
完整的数据框
trainingSet <- scale(trainingSet)
于 2017-10-19T14:21:20.060 回答
3
该dplyr包有两个功能可以做到这一点。
> require(dplyr)
要改变数据表的特定列，您可以使用函数mutate_at(). 要改变所有列，您可以使用mutate_all.
以下是使用这些函数标准化数据的简要示例。
突变特定列：
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
于 2018-08-30T20:21:11.283 回答
1
在我碰巧找到这个线程之前，我遇到了同样的问题。我有用户相关的列类型，所以我编写了一个for循环遍历它们并获取所需scale的列。可能有更好的方法来做到这一点，但这很好地解决了问题：
for(i in 1:length(colnames(df))) {
if(class(df[,i]) == "numeric" || class(df[,i]) == "integer") {
df[,i] <- as.vector(scale(df[,i])) }
}
as.vector是一个需要的部分，因为事实证明scale，rownames x 1矩阵通常不是你想要在你的data.frame.
于 2017-06-12T14:35:04.277 回答
1
@BBKim 几乎给出了最好的答案，但它可以做得更短。我很惊讶还没有人想出它。
dat <- data.frame(x = rnorm(10, 30, .2), y = runif(10, 3, 5))
dat <- apply(dat, 2, function(x) (x - mean(x)) / sd(x))
于 2020-04-07T01:17:21.600 回答
1
collapse包提供了最快的缩放功能 - 使用 Welfords 在线算法在 C++ 中实现：
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：fscaleS3 对向量、矩阵和数据帧是通用的，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。
于 2020-09-01T21:58:15.720 回答
0
使用包“recommenderlab”。下载并安装软件包。这个包有一个内置的命令“Normalize”。它还允许您选择多种归一化方法之一，即“中心”或“Z-score”遵循以下示例：
## 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=”), items=paste('i', 1:10, sep=”)))
## 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")
于 2015-09-18T12:13:50.373 回答
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BBMisc 包中的normalize函数对我来说是正确的工具，因为它可以处理 NA 值。
以下是如何使用它：
给定以下数据集，
ASR_API <- c("CV", "F", "IER", "LS-c", "LS-o")
Human <- c(NA, 5.8, 12.7, NA, NA)
Google <- c(23.2, 24.2, 16.6, 12.1, 28.8)
GoogleCloud <- c(23.3, 26.3, 18.3, 12.3, 27.3)
IBM <- c(21.8, 47.6, 24.0, 9.8, 25.3)
Microsoft <- c(29.1, 28.1, 23.1, 18.8, 35.9)
Speechmatics <- c(19.1, 38.4, 21.4, 7.3, 19.4)
Wit_ai <- c(35.6, 54.2, 37.4, 19.2, 41.7)
dt <- data.table(ASR_API,Human, Google, GoogleCloud, IBM, Microsoft, Speechmatics, Wit_ai)
> dt
ASR_API Human Google GoogleCloud IBM Microsoft Speechmatics Wit_ai
1: CV NA 23.2 23.3 21.8 29.1 19.1 35.6
2: F 5.8 24.2 26.3 47.6 28.1 38.4 54.2
3: IER 12.7 16.6 18.3 24.0 23.1 21.4 37.4
4: LS-c NA 12.1 12.3 9.8 18.8 7.3 19.2
5: LS-o NA 28.8 27.3 25.3 35.9 19.4 41.7
标准化值可以像这样获得：
> dtn <- normalize(dt, method = "standardize", range = c(0, 1), margin = 1L, on.constant = "quiet")
> dtn
ASR_API Human Google GoogleCloud IBM Microsoft Speechmatics Wit_ai
1: CV NA 0.3361245 0.2893457 -0.28468670 0.3247336 -0.18127203 -0.16032655
2: F -0.7071068 0.4875320 0.7715885 1.59862532 0.1700986 1.55068347 1.31594762
3: IER 0.7071068 -0.6631646 -0.5143923 -0.12409420 -0.6030768 0.02512682 -0.01746131
4: LS-c NA -1.3444981 -1.4788780 -1.16064578 -1.2680075 -1.24018782 -1.46198764
5: LS-o NA 1.1840062 0.9323361 -0.02919864 1.3762521 -0.15435044 0.32382788
其中手工计算的方法只是忽略了包含 NA 的 colmuns：
> dt %>% mutate(normalizedHuman = (Human - mean(Human))/sd(Human)) %>%
+ mutate(normalizedGoogle = (Google - mean(Google))/sd(Google)) %>%
+ mutate(normalizedGoogleCloud = (GoogleCloud - mean(GoogleCloud))/sd(GoogleCloud)) %>%
+ mutate(normalizedIBM = (IBM - mean(IBM))/sd(IBM)) %>%
+ mutate(normalizedMicrosoft = (Microsoft - mean(Microsoft))/sd(Microsoft)) %>%
+ mutate(normalizedSpeechmatics = (Speechmatics - mean(Speechmatics))/sd(Speechmatics)) %>%
+ mutate(normalizedWit_ai = (Wit_ai - mean(Wit_ai))/sd(Wit_ai))
ASR_API Human Google GoogleCloud IBM Microsoft Speechmatics Wit_ai normalizedHuman normalizedGoogle
1 CV NA 23.2 23.3 21.8 29.1 19.1 35.6 NA 0.3361245
2 F 5.8 24.2 26.3 47.6 28.1 38.4 54.2 NA 0.4875320
3 IER 12.7 16.6 18.3 24.0 23.1 21.4 37.4 NA -0.6631646
4 LS-c NA 12.1 12.3 9.8 18.8 7.3 19.2 NA -1.3444981
5 LS-o NA 28.8 27.3 25.3 35.9 19.4 41.7 NA 1.1840062
normalizedGoogleCloud normalizedIBM normalizedMicrosoft normalizedSpeechmatics normalizedWit_ai
1 0.2893457 -0.28468670 0.3247336 -0.18127203 -0.16032655
2 0.7715885 1.59862532 0.1700986 1.55068347 1.31594762
3 -0.5143923 -0.12409420 -0.6030768 0.02512682 -0.01746131
4 -1.4788780 -1.16064578 -1.2680075 -1.24018782 -1.46198764
5 0.9323361 -0.02919864 1.3762521 -0.15435044 0.32382788
（normalizedHuman 是一个 NA 列表......）
关于计算特定列的选择，可以采用如下通用方法：
data_vars <- df_full %>% dplyr::select(-ASR_API,-otherVarNotToBeUsed)
meta_vars <- df_full %>% dplyr::select(ASR_API,otherVarNotToBeUsed)
data_varsn <- normalize(data_vars, method = "standardize", range = c(0, 1), margin = 1L, on.constant = "quiet")
dtn <- cbind(meta_vars,data_varsn)
于 2019-10-01T13:26:07.523 回答
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下面的代码可能是实现这一目标的最短方法。
dataframe <- apply(dataframe, 2, scale)
于 2022-02-17T11:13:02.153 回答