<\/p>\n
Die Funktion \u201escale()\u201c<\/strong> in R kann zum Skalieren von Werten in einem Vektor, einer Matrix oder einem Datenrahmen verwendet werden.<\/span><\/p>\n Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax:<\/span><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n Diese Funktion verwendet die folgende Formel, um skalierte Werte zu berechnen:<\/span><\/p>\n skaliertes<\/sub> x = ( Original<\/sub> x \u2013 x\u0304) \/ s<\/strong><\/span><\/p>\n Gold:<\/span><\/p>\n Dies wird auch als Datennormalisierung<\/em> bezeichnet, bei der einfach jeder Originalwert in einen Z-Score<\/a> umgewandelt wird.<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Wertevektor in R:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Vektorwerte mithilfe der Funktion \u201escale()\u201c<\/strong> skaliert werden:<\/span><\/p>\n So wurde jeder skalierte Wert berechnet:<\/span><\/p>\n Und so weiter.<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass bei Angabe von \u201escale=FALSE\u201c<\/strong> die Funktion beim Skalieren nicht durch die Standardabweichung dividiert:<\/span><\/p>\n So wurde jeder skalierte Wert berechnet:<\/span><\/p>\n Und so weiter.<\/span><\/p>\n Am h\u00e4ufigsten verwenden wir die Funktion \u201escale()\u201c, wenn wir die Werte mehrerer Spalten in einem Datenrahmen so skalieren m\u00f6chten, dass jede Spalte einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 hat.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen in R:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass der Wertebereich der y-Variablen viel gr\u00f6\u00dfer ist als der Wertebereich der x-Variablen.<\/span><\/p>\n Mit der Funktion \u201escale()\u201c<\/strong> k\u00f6nnen wir die Werte in den beiden Spalten so skalieren, dass die skalierten Werte von x und y beide einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 haben:<\/span><\/p>\n Die x- und y-Spalten haben jetzt einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in R ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n So normalisieren Sie Daten in R<\/a> Die Funktion \u201escale()\u201c in R kann zum Skalieren von Werten in einem Vektor, einer Matrix oder einem Datenrahmen verwendet werden. Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax: scale(x, center = TRUE , scale = TRUE ) Gold: x : Name des zu skalierenden Objekts center : ob der Mittelwert beim Skalieren subtrahiert werden soll. Der […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n scale(x, center = TRUE<\/span> , scale = TRUE<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n\n
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Beispiel 1: Werte in einem Vektor skalieren<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define vector of values<\/span>\nx <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)\n\n#view mean and standard deviation of values<\/span>\nmean(x)\n\n[1] 5\n\nsd(x)\n\n[1] 2.738613\n<\/strong><\/pre>\n #scale the values of x\n<\/span>x_scaled <- scale(x)\n\n#view scaled values\n<\/span>x_scaled\n\n [,1]\n [1,] -1.4605935\n [2,] -1.0954451\n [3,] -0.7302967\n [4,] -0.3651484\n [5,] 0.0000000\n [6,] 0.3651484\n [7,] 0.7302967\n [8,] 1.0954451\n [9,] 1.4605935\n<\/strong><\/pre>\n\n
#scale the values of x but don't divide by standard deviation\n<\/span>x_scaled <- scale(x, scale = FALSE<\/span> )\n\n#view scaled values\n<\/span>x_scaled\n\n [,1]\n [1,] -4\n [2,] -3\n [3,] -2\n [4,] -1\n [5,] 0\n [6,] 1\n [7,] 2\n [8,] 3\n [9,] 4\n<\/strong><\/pre>\n\n
Beispiel 2: Spaltenwerte in einem Datenrahmen skalieren<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (x=c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9),\n y=c(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n xy\n1 1 10\n2 2 20\n3 3 30\n4 4 40\n5 5 50\n6 6 60\n7 7 70\n8 8 80\n9 9 90\n<\/strong><\/pre>\n #scale values in each column of data frame\n<\/span>df_scaled <- scale(df)\n\n#view scaled data frame\n<\/span>df_scaled\n\n xy\n [1,] -1.4605935 -1.4605935\n [2,] -1.0954451 -1.0954451\n [3,] -0.7302967 -0.7302967\n [4,] -0.3651484 -0.3651484\n [5,] 0.0000000 0.0000000\n [6,] 0.3651484 0.3651484\n [7,] 0.7302967 0.7302967\n [8,] 1.0954451 1.0954451\n [9,] 1.4605935 1.4605935\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So standardisieren Sie Daten in R<\/a>
So mitteln Sie den Durchschnitt \u00fcber Spalten in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"