<\/p>\n
Anda dapat menggunakan metode berikut untuk menskalakan nilai variabel antara 0 dan 1 di R:<\/span><\/p>\n Metode 1: gunakan basis R<\/strong><\/span><\/p>\n Metode 2: Gunakan paket timbangan<\/strong><\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan setiap metode dalam praktik dengan kerangka data berikut di R:<\/span><\/p>\n Kode berikut menunjukkan cara menentukan fungsi kustom di basis R dan kemudian menggunakan fungsi tersebut untuk menskalakan nilai di kolom penjualan<\/strong> bingkai data antara 0 dan 1:<\/span><\/p>\n Setiap nilai di kolom Penjualan<\/strong> kini berskala antara 0 dan 1.<\/span><\/span><\/p>\n Fungsi ini menggunakan rumus berikut untuk menskalakan setiap nilai:<\/span><\/p>\n Misalnya, nilai skala penjualan toko A dihitung sebagai berikut:<\/span><\/p>\n Demikian pula, nilai sekarang penjualan toko B dihitung sebagai berikut:<\/span><\/p>\n Dan seterusnya.<\/span><\/p>\n Kode berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi rescale()<\/strong> dari paket skala<\/strong> di R untuk menskalakan nilai di kolom penjualan<\/strong> bingkai data antara 0 dan 1:<\/span><\/p>\n Setiap nilai di kolom Penjualan<\/strong> kini berskala antara 0 dan 1.<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa nilai skala ini sesuai dengan nilai yang dihitung menggunakan metode dasar R.<\/span><\/p>\n Perhatikan juga bahwa fungsi rescale()<\/strong> menerima argumen to yang<\/strong> menentukan rentang nilai yang diskalakan.<\/span><\/p>\n Misalnya, Anda bisa menggunakan sintaks berikut untuk menskalakan nilai di kolom penjualan<\/strong> antara 0 dan 100:<\/span><\/p>\n Setiap nilai di kolom Penjualan<\/strong> kini berskala antara 0 dan 100.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di R:<\/span><\/p>\n Cara menghitung mean terpangkas di R<\/a> Anda dapat menggunakan metode berikut untuk menskalakan nilai variabel antara 0 dan 1 di R: Metode 1: gunakan basis R #define function to scale values between 0 and 1 scale_values <- function (x){(x-min(x))\/(max(x)-min(x))} x_scaled <- rescale(x) Metode 2: Gunakan paket timbangan library (scales) x_scaled <- rescale(x) Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan setiap metode dalam praktik […]<\/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 #define function to scale values between 0 and 1<\/span>\nscale_values <- function<\/span> (x){(x-min(x))\/(max(x)-min(x))}\n\nx_scaled <- rescale(x)\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (scales)\n\nx_scaled <- rescale(x)\n<\/strong><\/pre>\n #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (store=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'),\n sales=c(12, 24, 23, 59, 45, 34, 50, 77))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n blind sales\n1 to 12\n2 B 24\n3 C 23\n4 D 59\n5 E 45\n6 F 34\n7 G 50\n8:77 a.m.\n<\/strong><\/pre>\n Contoh 1: Skalakan nilai antara 0 dan 1 menggunakan basis R<\/strong><\/span><\/h2>\n
#define function to scale values between 0 and 1<\/span>\nscale_values <- function<\/span> (x){(x-min(x))\/(max(x)-min(x))}\n\n#scale values in 'sales' column to be between 0 and 1\n<\/span>df$sales <- scale_values(df$sales)\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n blind sales\n1 A 0.0000000\n2 B 0.1846154\n3 C 0.1692308\n4 D 0.7230769\n5 E 0.5076923\n6 F 0.3384615\n7G 0.5846154\n8 H 1.0000000\n<\/strong><\/pre>\n\n
\n
\n
Contoh 2: Skalakan nilai antara 0 dan 1 menggunakan paket Scales<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (scales)<\/span><\/span>\n\n#scale values in 'sales' column to be between 0 and 1\n<\/span>df$sales <- rescale(df$sales)\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n blind sales\n1 A 0.0000000\n2 B 0.1846154\n3 C 0.1692308\n4 D 0.7230769\n5 E 0.5076923\n6 F 0.3384615\n7G 0.5846154\n8 H 1.0000000\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (scales)<\/span><\/span>\n\n#scale values in 'sales' column to be between 0 and 100\n<\/span>df$sales <- rescale(df$sales, to=c(0,100))\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n blind sales\n1 A 0.00000\n2 B 18.46154\n3 C 16.92308\n4 D 72.30769\n5 E 50.76923\n6 F 33.84615\n7G 58.46154\n8 A.M. 100.00000\n<\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Cara menghitung rata-rata tertimbang dalam R<\/a>
Cara menghitung nilai maksimum di setiap baris di R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"