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我正在与 R 一起解决多分类问题。我想用e1071. 如何为多类分类进行缩放？在这个页面上，他们说

“一个逻辑向量，指示要缩放的变量。如果 scale 的长度为 1，则该值将根据需要循环多次。默认情况下，数据在内部（x 和 y 变量）被缩放到零均值和单位方差。返回中心值和比例值并用于以后的预测。”</p>

我想知道 y 是如何缩放的。当我们有 m 个类时，我们有 m 个 y 列，它们具有不同的均值和方差。所以在缩放 y 之后，我们在同一类的每一列中都有不同的数字！这对我来说没有意义。

您能否让我知道缩放发生了什么？我很想知道这一点。

我也想知道这是什么意思：

“如果 scale 的长度为 1，则该值会根据需要循环多次。”

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让我们看一下参数的一些信息scale：

指示要缩放的变量的逻辑向量。如果 scale 的长度为 1，则该值将根据需要循环多次。默认情况下，数据在内部（x 和 y 变量）被缩放到零均值和单位方差。

此处预期的值是一个逻辑向量（因此是TRUE和的向量FALSE）。如果此向量的值与矩阵中的列数一样多，则根据您的向量对列进行缩放或不缩放（例如，如果您svm(..., scale = c(TRUE, FALSE, TRUE), ...)的第一列和第三列被缩放，而第二列则没有）。

上面引用的第三句话解释了缩放期间发生的情况：“数据被缩放 [...] 到零均值和单位方差”。去做这个：

  1. 您用该列的平均值减去该列的每个值（这称为居中），并且
  2. 然后将此列的每个值除以列标准偏差（这是实际缩放比例）。

您可以使用以下示例重现缩放：

# create a data.frame with four variables
# as you can see the difference between each term of aa and bb is one
# and the difference between each term of cc is 21.63 while dd is random
(df <- data.frame(aa = 11:15,
                  bb = 1:5,
                  cc = 1:5*21.63,
                  dd = rnorm(5,12,4.2)))

# then we substract the mean of each column to this colum and
# put everything back together to a data.frame
(df1 <- as.data.frame(sapply(df, function(x) {x-mean(x)})))
# you can observe that now the mean value of each column is 0 and
# that aa==bb because the difference between each term was the same

# now we divide each column by its standard deviation
(df1 <- as.data.frame(sapply(df1, function(x) {x/sd(x)})))
# as you can see, the first three columns are now equal because the
# only difference between them was that cc == 21.63*bb

# the data frame df1 is now identical to what you would obtain by
# using the default scaling function `scale`
(df2 <- scale(df))

当您的列代表不同比例的数据时，缩放是必要的。例如，如果您想区分肥胖者和瘦者，您可以收集他们的体重、身高和腰臀比。体重可能在 50 到 95 公斤之间，而身高在 175 厘米（± 20 厘米）左右，腰臀比在 0.60 到 0.95 之间。所有这些测量都在不同的尺度上，因此很难比较它们。缩放变量可以解决这个问题。此外，如果一个变量达到高数值而其他变量没有，则在多变量算法中，该变量可能会被赋予更多的重要性。因此，在大多数情况下，建议对此类方法进行缩放。

缩放确实会影响每个变量的均值和方差，但由于它平等地应用于每一行（可能属于不同的类），这不是问题。

于 2019-08-11T16:09:33.377 回答