R에서 scale() 함수를 사용하는 방법(예제 포함)

R의 scale() 함수는 벡터, 행렬 또는 데이터 프레임의 값을 확장하는 데 사용할 수 있습니다.

이 함수는 다음 기본 구문을 사용합니다.

 scale(x, center = TRUE , scale = TRUE )

금:

• x : 크기를 조정할 객체의 이름
• center : scale시 평균을 뺄지 여부. 기본값은 TRUE입니다.
• scale : 스케일링 시 표준편차로 나눌지 여부입니다. 기본값은 TRUE입니다.

이 함수는 다음 공식을 사용하여 조정된 값을 계산합니다.

_{스케일링된} x = ( _원래 x – x̄) / s

금:

• _원래 x : 원래 x 값
• x̄ : 표본의 의미
• s : 표본의 표준편차

이는 단순히 각 원래 값을 z-점수 로 변환하는 데이터 정규화 라고도 합니다.

다음 예에서는 이 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예시 1: 벡터의 값 스케일링

R에 다음과 같은 값 벡터가 있다고 가정합니다.

 #define vector of values
x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

#view mean and standard deviation of values
mean(x)

[1] 5

sd(x)

[1] 2.738613

다음 코드는 scale() 함수를 사용하여 벡터 값의 크기를 조정하는 방법을 보여줍니다.

 #scale the values of x
x_scaled <- scale(x)

#view scaled values
x_scaled

            [,1]
 [1,] -1.4605935
 [2,] -1.0954451
 [3,] -0.7302967
 [4,] -0.3651484
 [5,] 0.0000000
 [6,] 0.3651484
 [7,] 0.7302967
 [8,] 1.0954451
 [9,] 1.4605935

각 조정된 값이 계산된 방법은 다음과 같습니다.

• 값 1: (1 – 5) / 2.738613 = -1.46
• 값 2: (2 – 5) / 2.738613 = -1.09
• 값 3: (3 – 5) / 2.738613 = -0.73

등등.

scale=FALSE를 지정하면 스케일링 시 함수가 표준 편차로 나누어지지 않습니다.

 #scale the values of x but don't divide by standard deviation
x_scaled <- scale(x, scale = FALSE )

#view scaled values
x_scaled

      [,1]
 [1,] -4
 [2,] -3
 [3,] -2
 [4,] -1
 [5,] 0
 [6,] 1
 [7,] 2
 [8,] 3
 [9,] 4

각 조정된 값이 계산된 방법은 다음과 같습니다.

• 값 1: 1 – 5 = -4
• 값 2: 2 – 5 = -3
• 값 3: 3 – 5 = -2

등등.

예시 2: 데이터 프레임의 열 값 크기 조정

가장 자주, 우리는 각 열의 평균이 0이고 표준편차가 1이 되도록 데이터 프레임의 여러 열 값을 조정하려고 할 때 scale() 함수를 사용합니다.

예를 들어 R에 다음과 같은 데이터 프레임이 있다고 가정합니다.

 #create data frame
df <- data. frame (x=c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9),
                 y=c(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90))

#view data frame
df

  xy
1 1 10
2 2 20
3 3 30
4 4 40
5 5 50
6 6 60
7 7 70
8 8 80
9 9 90

y 변수의 값 범위는 x 변수의 값 범위보다 훨씬 큽니다.

scale() 함수를 사용하여 x와 y의 스케일링된 값이 모두 평균 0, 표준편차 1을 갖도록 두 열의 값을 스케일링할 수 있습니다.

 #scale values in each column of data frame
df_scaled <- scale(df)

#view scaled data frame
df_scaled

               xy
 [1,] -1.4605935 -1.4605935
 [2,] -1.0954451 -1.0954451
 [3,] -0.7302967 -0.7302967
 [4,] -0.3651484 -0.3651484
 [5,] 0.0000000 0.0000000
 [6,] 0.3651484 0.3651484
 [7,] 0.7302967 0.7302967
 [8,] 1.0954451 1.0954451
 [9,] 1.4605935 1.4605935

이제 x 및 y 열의 평균은 0이고 표준 편차는 1입니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

R에서 데이터를 정규화하는 방법
R에서 데이터를 표준화하는 방법
R의 열을 평균하는 방법