R语言标准化与归一化的差异_编程设计

本文介绍统计学中标准化与归一化方法，包括计算公式和应用场景，以及两者的差异。

两者计算公式

标准化(Standardization) 和归一化(normalization) 是数据缩放的两种方法.

标准化缩放数据集为均值为0，标准化差为1，使用下面的公式：

x $_{new}$ = (x $_{i}$ – μ) / σ

x $_{i}$ 是数据集中第i个值
μ 为样本均值
σ 样本标准差

归一化缩放数据集，让每个元素落在0~1之间，使用下面公式：

x $_{new}$ = (x $_{i}$ – x $_{min}$ ) / (x $_{max}$ – x $_{min}$ )

x $_{i}$ 是数据集中第i个值
x $_{min}$ 为数据集最小值
x $_{min}$ 为数据集最大值

R 计算示例

首先定义数据集data, 然后利用内置的scale函数进行标准化，并通过mean 和 sd 函数进行验证。
scale返回矩阵，通过as.vector转为向量。并自定义norm函数进行归一化计算。

data <- c(13, 16, 19, 22, 23, 38, 47, 56, 58, 63, 65, 70, 71) 
 
sd_data <- as.vector(scale(data)) 
sd_data 
 
mean(sd_data) 
# 0 
sd(sd_data) 
# 1 
 
norm <- function(data){ 
  mi <- min(data) 
  ma <- max(data) 
   
  (data - mi) / (ma - mi) 
} 
 
 
data_norm <- norm(data) 
data_norm

两者的应用场景

当我们进行数据分析时，可能会涉及多个变量，它们采用不同的单位进行表示，我们希望每个变量都有相同的范围，此时可以使用归一化方法。这样可以避免某个变量产生过度影响，特别它们使用不同的单位进行衡量(如一个变量使用厘米，另一个变量使用毫米)。

而标准化数据是为了知道每个值偏离均值多少个标准差。举例，有500个学生成绩，如果希望了解每个成绩偏离均值程度，我们使用标准化方法处理原始数据；假设某个标准分数为1.26，表示该学生的考试成绩比平均考试成绩高出1.26个标准差。

两者如何选择，除了应用场景，我们也要了解两者差异：

归一化后数据的值在0~1之间
标准化数据集后，均值为0，标准差为1，但最大值和最小值没有特定上下限

本文参考链接：https://blog.csdn.net/neweastsun/article/details/124230769