आर

Question

में 'पैमाने' को समझना मैं scale की परिभाषा को समझने की कोशिश कर रहा हूं जो आर प्रदान करता है। मेरे पास डेटा है (mydata) कि मैं एक गर्मी का नक्शा बनाना चाहता हूं, और एक बहुत मजबूत सकारात्मक skew है। मैंने scale(mydata) और log(my data) दोनों के लिए एक डेंडरोग्राम के साथ एक हीटमैप बनाया है, और डेंडरोग्राम दोनों के लिए अलग हैं। क्यूं कर? मेरे डेटा को स्केल करने का क्या मतलब है, बनाम लॉग मेरे डेटा को बदलता है? और यदि मैं अपने डेटा के कॉलम के बीच संबंधों को चित्रित करने वाले डेंड्रोग्राम को देखना चाहता हूं तो कौन सा उचित होगा?

किसी भी मदद के लिए धन्यवाद! मैंने परिभाषाएं पढ़ी हैं लेकिन वे मेरे सिर पर झुका रहे हैं।

Answer 1

log वेक्टर के प्रत्येक तत्व के केवल लॉगेरिथम (आधार e, डिफ़ॉल्ट रूप से) लेता है।
scale, डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के साथ, पूरे वेक्टर के औसत और मानक विचलन की गणना करेगा, फिर एसडी द्वारा माध्य और विभाजन को घटाकर उन मानों द्वारा प्रत्येक तत्व को "स्केल" करें। (आप scale(x, scale=FALSE) का उपयोग करते हैं, यह केवल मतलब घटाना होगा, लेकिन एसटीडी विचलन से विभाजित नहीं।)

ध्यान दें कि यह आप ही मान

set.seed(1) 
    x <- runif(7) 

    # Manually scaling 
    (x - mean(x))/sd(x) 

    scale(x) 

Answer 2

यह और कुछ नहीं प्रदान करता है, लेकिन एक मानकीकरण दे देंगे डेटा का इसके द्वारा बनाए गए मूल्यों को कई अलग-अलग नामों के तहत जाना जाता है, उनमें से एक z-scores ("Z" है क्योंकि सामान्य वितरण को "Z वितरण" भी कहा जाता है)।

अधिक यहां पाया जा सकता: जवाब के लिए

http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_score