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  • R语言数据进行标准化处理

    万次阅读 2019-10-20 10:01:42
    有时候,在分析数据时,需要数据进行直线转换,也就是将数据做标准化处理标准化处理的结果称为标准分数标准化处理的转换公式如下: 举例说明: 首先,导入数据 其次,转换成标准分数,并以向量形式输出 最后...

    有时候,在分析数据时,需要对数据进行直线转换,也就是将数据做标准化处理,标准化处理的结果称为标准分数,标准化处理的转换公式如下:
    在这里插入图片描述
    举例说明:
    首先,导入数据
    其次,转换成标准分数,并以向量形式输出
    最后,保留小数点位数

    data<-read.table("clipboard",header=T)    #导入数据
    A<-as.matrix(data[,2:4])                             #将数据框转换为矩阵
    colnames(A)<-NULL                                 #将数据框的第一行标题去掉
    Z<-as.vector(scale(A))                            #转换标准分数,以向量形式输出
    round(Z,4)                                             #结果保留4为小数点
    

    根据以上,运行结果如下:

    第一步:导入数据在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    第二步:将数据框转换为矩阵形式
    在这里插入图片描述
    第三步:进行标准化处理
    在这里插入图片描述
    第四步:保留小数点为4位
    在这里插入图片描述

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  • matlab zscore函数 数据的标准化处理

    万次阅读 2017-02-16 14:51:01
      在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization)...数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,不同性质指标直接加总不能正确反映不同

    转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_728fa7830101di18.html  

    在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对测评方案的作用力同趋化,再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种,常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理,原始数据均转换为无量纲化指标测评值,即各指标值都处于同一个数量级别上,可以进行综合测评分析。


    二、z-score 标准化
    这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。
    z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。
    新数据=(原数据-均值)/标准差
    用zscore函数
    可以把数据进行z-score标准化处理。
    用法为
    Y=zscore(X)
         x为标准化之前的数据,y为标准化后的数据
    特点:
    (1)样本平均值为0,方差为1;
    (2)区间不确定,处理后各指标的最大值、最小值不相同;
    (3)对于指标值恒定的情况不适用;
    (4)对于要求标准化后数据 大于0 的评价方法(如几何加权平均法)不适用。

    注意:
    如果不能使用zscore
    可以使用:
    X=X-mean(X(:));

    X=X/std(X(:));

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  • 数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标测评...
    在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对测评方案的作用力同趋化,再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种,常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理,原始数据均转换为无量纲化指标测评值,即各指标值都处于同一个数量级别上,可以进行综合测评分析。 
    

    二、z-score 标准化
    这种方法基于原始数据的均值(mean)和标准差(standarddeviation)进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。
    z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况,或有超出取值范围的离群数据的情况。
    新数据=(原数据-均值)/标准差
    用zscore函数
    可以把数据进行z-score标准化处理。
    用法为
    Y=zscore(X)
        x为标准化之前的数据,y为标准化后的数据
    特点:
    (1)样本平均值为0,方差为1;
    (2)区间不确定,处理后各指标的最大值、最小值不相同;
    (3)对于指标值恒定的情况不适用;
    (4)对于要求标准化后数据大于0 的评价方法(如几何加权平均法)不适用。
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  • Z-score标准化 这是数据处理最常用的方法 * 目标:均值0,方差1 h(x1) = (h(x1)-mean(h(X))/squareroot(sum of h(xi)*h(xi)) 标准化 (标准差置1) * 目标:标准差为1 * 需要方法: PCA * Tips: 图像不需要因为...

    Z-score标准化  这是数据处理最常用的方法
        * 目标:均值0,方差1
    h(x1) = (h(x1)-mean(h(X))/squareroot(sum of h(xi)*h(xi))

     

    标准化 (标准差置1)
        * 目标:标准差为1
        * 需要方法: PCA
        * Tips: 图像不需要因为他们都是有界像素值,只需要中心化
    h(x1) = h(x1)/squareroot(sum of h(xi)*h(xi))

     

    中心化 (0均值化)
        * 目标: 均值为0,增加基向量正交性
        * 需要方法: PCA
    h(x1) = h(x1) - mean(h(X))

     

    Min-Max标准化(归一化)
        * 目标: 把数据映射到0-1,但随着新加入的数据会导致max&min变化
    h(x1) = (h(x1)-mean(h(X)))/(max(h(X))-min(h(X)))
    h(x1) = (h(x1)-min(h(X)))/(max(h(X))-min(h(X)))

     

     

     

     

     

    在做FC或voxel-wise degree centrality (体素方法度中心性)时,两个体素之间X和Y的相关系数(peasrson相关):

    FC通常用Fisher r-z变换增加分析效率,z变换公式为:

     

    类似于二元正态数据方差为1。因为当相关系数|r|过于接近1的时候,方差会非常小。

    z-score标准化为:

    DC,fALFF用z-score。计算方法为每个数据减去均值再除以标准差,大于均值为正小于均值为负。可以衡量某个体素值在分布中相对位置。

     

    度:通过计算每个体素互相的pearson相关加权和。通过一定阈值,二值计算方法计算的是与该体素相关大于阈值的体素个数,权重计算方法计算所有体素与该体素的连接强度之和。通常用z-score来标准化。阈值通常设为0.2,严格可以考虑0.25.

     

    根据研究目的选择positive,absolute或negative。

    度中心度,为其他所有体素与该体素的平均连接强度:

     

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