
基于R語言的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理腳本
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(Normalization)
將數(shù)據(jù)按比例縮放,使之落入一個(gè)小的特定區(qū)間。去除數(shù)據(jù)的單位限制,將其轉(zhuǎn)化為無量綱的純數(shù)值,便于不同單位或量級的指標(biāo)能夠進(jìn)行比較和加權(quán)。
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理主要包括數(shù)據(jù)同趨化處理和無量綱化處理兩個(gè)方面。
數(shù)據(jù)同趨化處理主要解決不同性質(zhì)數(shù)據(jù)問題,對不同性質(zhì)指標(biāo)直接加總不能正確反映不同作用力的綜合結(jié)果,須先考慮改變逆指標(biāo)數(shù)據(jù)性質(zhì),使所有指標(biāo)對測評方案的作用力同趨化,再加總才能得出正確結(jié)果。
數(shù)據(jù)無量綱化處理主要解決數(shù)據(jù)的可比性。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的方法有很多種,常用的有“最小—最大標(biāo)準(zhǔn)化”、“Z-score標(biāo)準(zhǔn)化”和“按小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化”等。經(jīng)過上述標(biāo)準(zhǔn)化處理,原始數(shù)據(jù)均轉(zhuǎn)換為無量綱化指標(biāo)測評值,即各指標(biāo)值都處于同一個(gè)數(shù)量級別上,可以進(jìn)行綜合測評分析。
min-max標(biāo)準(zhǔn)化(Min-max normalization)
也叫離差標(biāo)準(zhǔn)化,是對原始數(shù)據(jù)的線性變換,使結(jié)果落在[0,1]區(qū)間,轉(zhuǎn)換函數(shù)如下:
正向指標(biāo):(x-min)/(max-min)
負(fù)向指標(biāo):(max-x)/(max-min)
其中max為樣本數(shù)據(jù)的最大值,min為樣本數(shù)據(jù)的最小值。這種方法有一個(gè)缺陷就是當(dāng)有新數(shù)據(jù)加入時(shí),可能導(dǎo)致max和min的變化,需要重新定義。
R語言實(shí)現(xiàn)
# 標(biāo)準(zhǔn)化處理
min.max.norm <- function(x){
((x-min(x))/(max(x)-min(x)))
} #正向指標(biāo)
max.min.norm <- function(x){
((max(x)-x)/(max(x)-min(x)))
} #負(fù)向指標(biāo)
data_1 <- apply(data[,-c(3,4)],2,min.max.norm) #正向指標(biāo)處理
data_2 <- apply(data[,c(3,4)],2,max.min.norm) #負(fù)向指標(biāo)處理
#注意array只能用在二維及以上
data_t <- cbind(data_1,data_2)
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