一、r语言scale函数
scale(x, center = TRUE, scale = TRUE)
r语言scale函数是将数据进行缩放和标准化处理的函数，使数据符合正态分布。这个函数的输入参数x是需要缩放和标准化的数据集，可以是向量、矩阵或数据框，center是指是否对数据进行居中处理，scale是指是否对数据进行标准化处理，将数据除以标准差。
二、r语言scale函数没作用
当数据集的分布已经符合正态分布时，使用scale函数将不会有明显的作用。此时的结果和原始数据相同。例如以下代码：
x <- c(1,2,3,4,5) scale(x)
输出结果为：
[,1] [1,] -1.4142136 [2,] -0.7071068 [3,] 0.0000000 [4,] 0.7071068 [5,] 1.4142136 attr(,"scaled:center") [1] 3 attr(,"scaled:scale") [1] 1.581139
可以看到，输出的结果和原始数据是相同的，因为数据的分布本来就符合正态分布。
三、r语言scale公式
r语言中的scale函数使用的是标准化公式，即将原始数据减去平均值，再除以标准差，公式如下：
z = (x - mean(x)) / sd(x)
其中，z为标准化后的结果，x为原始数据，mean(x)为x的平均值，sd(x)为x的标准差。
四、r语言scale函数用法
使用scale函数时，需要注意以下几点：
1、对于矩阵或数据框中的每一列数据进行缩放和标准化处理，可以使用apply函数：
x <- data.frame(a=c(1,2,3), b=c(4,5,6)) apply(x, 2, scale)
输出结果为：
a b
[1,] -1.224745 -1.224745
[2,] 0.000000 0.000000
[3,] 1.224745 1.224745
attr(,"scaled:center")
a b
2 5
attr(,"scaled:scale")
a b
0.8164966 0.8164966
可以看到，对于每一列数据都进行了缩放和标准化处理。
2、如果不想对数据进行缩放处理，只需要设置参数scale为FALSE：
x <- c(1,2,3,4,5) scale(x, scale = FALSE)
输出结果为：
[,1] [1,] -2.0 [2,] -1.0 [3,] 0.0 [4,] 1.0 [5,] 2.0 attr(,"scaled:center") [1] 3 attr(,"scaled:scale") [1] 1
可以看到，数据没有进行缩放处理。
五、r语言scale的作用
对数据进行缩放和标准化处理的作用有以下几点：
1、将不同维度的数据进行比较时，使得量纲相同，避免量纲不同的数据之间的误差产生，从而避免因量纲问题引起的信息偏差。
2、缩放和标准化处理能够使得数据的方差更加平稳，从而使得模型的精度更高。
3、当数据集的特征数量非常多的时候，缩放和标准化处理可以减少计算复杂度，提高计算效率。
六、r语言scale数据
为了更好地理解缩放和标准化处理的作用，我们可以使用R中自带的iris数据集进行实验：
data(iris) summary(iris) x <- iris[,1:4] y <- iris[,5] # 对x进行缩放和标准化处理 x.scale <- scale(x) summary(x.scale) plot(x.scale[,1], x.scale[,2], col=y)
可以看到，对数据进行缩放和标准化处理后，数据的范围被限定在了[-2,2]之间，方差更加平稳，在画图时也更为方便。
七、r语言scale函数返回值怎么用
r语言scale函数返回值是一个矩阵，包含了原始数据缩放和标准化处理后的结果。可以通过以下代码获取标准化后的结果：
x <- c(1,2,3,4,5) scale.x <- scale(x) z <- scale.x[,1]
可以看到，z就是标准化后的结果。
八、r语言scales
r语言中还有其他与缩放和标准化处理相关的函数，包括rescale、center、normalize、range。其中，rescale函数也是进行缩放和标准化处理的函数，但其使用的公式略有不同。center函数用于将数据进行居中处理，normalize函数用于将数据归一化，range函数用于将数据限定在一个范围之内。
九、r语言中的quantile函数
在进行机器学习的实验过程中，我们常常需要通过quantile函数选取一定比例的样本进行训练、验证和测试。比如，如何选取训练集、交叉验证集和测试集。
下面是使用r语言的quantile函数对数据进行选取的示例：
x <- 1:10 sample.size <- length(x) train.index <- sample(seq_len(sample.size), size=0.6*sample.size) test.index <- setdiff(seq_len(sample.size), train.index) train.data <- x[train.index] test.data <- x[test.index]
以上代码将原始数据x分成了训练集和测试集。其中，train.index是从数据中随机选取60%的数据作为训练集，test.index是剩下的40%的数据作为测试集。
十、总结
r语言中的scale函数是将数据进行缩放和标准化处理的函数，其作用包括使得数据方差更加平稳，避免量纲不同的数据之间的误差产生等。在进行机器学习的实验过程中，常常需要使用quantile函数选取一定比例的样本进行训练、验证和测试。
